[發明專利]一種基于FAST與DAISY的多傳感器圖像匹配方法

有效

• 申請號: 201310099478.X
• 申請日: 2013-03-26
• 公開（公告）號: CN103136760A
• 公開（公告）日: 2013-06-05
• 發明（設計）人: 趙振兵;閆亞靜
• 申請（專利權）人: 華北電力大學（保定）
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 陳波

1.一種基于FAST與DAISY的多傳感器圖像匹配方法，其特征在于，所述方法具體包括以下步驟：

步驟1：分別對參考圖像和待匹配圖像進行FAST角點檢測，提取出特征點；

步驟2：分別對參考圖像和待匹配圖像提取出來的特征點做DAISY處理，生成描述子向量；

步驟3：采用歐式距離從特征點中獲取初始匹配點對，然后用RANSAC算法從初始匹配點對中篩選出精確匹配點對，從而實現參考圖像和待匹配圖像的匹配。

2.根據權利要求1所述的一種基于FAST與DAISY的多傳感器圖像匹配方法，其特征在于，所述特征點提取的過程為：

步驟101：選取一個待判定的候選點C；

步驟102：檢查以點C為圓心，以R為半徑的圓上的點；考慮圓周上的16個像素，如果有連續9個及以上點的像素灰度值大于/小于點C的像素灰度值且差值大于設定閾值T，則認為點C是一個特征點。

3.根據權利要求1所述的一種基于FAST與DAISY的多傳感器圖像匹配方法，其特征在于，所述生成描述子向量的過程為：

步驟201：對于每個特征點，在8個方向上計算其卷積；

步驟202：用計算所得的8個不同方向的卷積值級聯組成特征向量，并將該向量進行歸一化處理得到單位特征向量；

步驟203：DAISY特征描述算法采用圓形網格方法來獲取特征點的鄰域支撐點集，并利用單位特征向量生成該點的描述子向量。

4.根據權利要求1所述的一種基于FAST與DAISY的多傳感器圖像匹配方法，其特征在于，所述采用歐式距離從特征點中獲取初始匹配點對的過程為：

步驟301：將參考圖像中某特征點的描述子向量分別與待匹配圖像中的每一個特征點的描述子向量進行歐式距離計算；

步驟302：將得到的對應于該特征點的最小歐式距離和次最小歐式距離的比值與設定的閾值進行比較；如果最小歐式距離和次最小歐式距離的比值小于設定的閾值，則該特征點與最小歐式距離所對應的待匹配圖像中的特征點構成一個初始匹配點對；否則，認為參考圖像中該特征點無法獲得匹配；

步驟303：重復步驟301和302，對參考圖像中剩余的特征點進行初始匹配，直到參考圖像中所有的特征點都完成初始匹配為止。

5.根據權利要求4所述的一種基于FAST與DAISY的多傳感器圖像匹配方法，其特征在于，所述歐式距離的計算公式為：

d(x,y)=(x1-y1)2+···+(xp-yp)2]]>

其中，p代表空間的維數；x=(x₁,…,x_p)為參考圖像中特征點的描述子向量；y=(y₁,…,y_p)為待匹配圖像中特征點的描述子向量。