[發明專利]基于三角形描述的特征點匹配方法

有效

• 申請號: 201410303630.6
• 申請日: 2014-06-30
• 公開（公告）號: CN104050675B
• 公開（公告）日: 2017-02-08
• 發明（設計）人: 王志衡;劉紅敏;米愛中;王志飛;霍占強;王靜;姜國權;賈利琴;鄧超
• 申請（專利權）人: 河南理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種數字圖像中基于三角形描述的特征點匹配方法，其特征在于，包括步驟：

步驟S1：從不同角度拍攝同一場景兩幅不同圖像并輸入計算機；

步驟S2：利用已有技術進行特征點檢測，如使用Harris算子；

步驟S3：利用Delaunay三角化技術將圖像中的特征點組合成三角形，具體方式為，記步驟S2獲得的第1幅圖像中特征點集合為????????????????????????????????????????????????，第2幅圖像中的特征點集合為，其中為圖像中特征點個數，利用Delaunay三角化技術將進行三角化獲得個三角形，將進行三角化獲得個三角形；

步驟S4：通過計算外接圓確定每個三角形的支撐區域，具體方式為，對于步驟S3獲得的三角形，其中，利用如下公式計算其外接圓圓心和半徑：

，

??，

,,，

，

定義所述外接圓覆蓋的圖像區域為三角形的支撐區域，記為；

步驟S5：分別以圓心與三個頂點確定的矢量為主方向對支撐區域進行子區域劃分并計算描述子，具體方式為，

步驟S51：對支撐區域進行子區域劃分,具體方式為，對于步驟S4確定三角形的支撐區域，以圓心與頂點的連線向量為主方向將支撐區域在角度方向上等分為8個方向，然后再沿著徑向方向將支撐區域等分為2部分，共計獲得16個子區域；

步驟S52：計算旋轉不變特征向量,具體方式為,記向量及其順時針旋轉90度方向對應的單位向量分別為與，記支撐區域內任一點的高斯梯度，將分別投影到、方向上獲得點的旋轉不變特征向量，其中、?；

步驟S53：構造三角形描述子,具體方式為,對于三角形任一子區域，記內有個像素點及它們對應特征向量，通過計算特征向量的均值與標準差獲得子區域的2維均值描述向量與2維標準差描述向量；將16個子區域對應的均值描述向量與標準差描述向量分別組成一個向量，可獲得支撐區域的32維均值描述向量與32維標準差描述向量，分別進行歸一化后獲得區域的64維均值標準差描述向量，最后再進行歸一化處理獲得支撐區域的64維描述子；

記以向量代替重復執行步驟S51、S52、S53獲得的描述子為；記以向量代替重復執行步驟S51、S52、S53獲得的描述子為；最終每個三角形獲得三個描述子；

步驟S6：通過計算描述子之間的歐式距離確定三角形之間的相似性距離，具體方式為，記第1幅圖像中三角形經過步驟S5獲得的3個描述子分別為,第2幅圖像中三角形經過步驟S5獲得的3個描述子分別為，則三角形與的相似性距離定義為；

步驟S7：基于雙向匹配準則進行三角形匹配,具體方式為，對于第1幅圖像中待匹配三角形和第2幅圖像中的待匹配三角形，記中與相似性距離最小的三角形為,如果同時也是中與相似性距離最小的三角形，則為一組三角形匹配；

步驟S8：由三角形匹配確立特征點匹配，具體方式為，對于步驟S7獲得的描述子分別為與的匹配三角形與，假設兩個三角形的描述子之間的歐式距離最小,則可首先確立第1組特征點匹配，然后保持次序方式依次確立另兩組特征點匹配，具體方式為，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,，

如第1組特征點匹配為則剩下兩組特征點匹配分別為,。