[發明專利]基于FAST-SURF的移動端實時特征檢測匹配方法

有效

• 申請號: 201610016579.X
• 申請日: 2016-01-11
• 公開（公告）號: CN105678307B
• 公開（公告）日: 2019-08-06
• 發明（設計）人: 劉惠義;尤智
• 申請（專利權）人: 河海大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 張麗;董建林

1.一種基于FAST-SURF的移動端實時特征檢測匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，對采集的圖片建立特征庫：對圖片上的特征點建立KD-tree，形成特征庫數據；

步驟二，讀入圖像，并將圖像轉換成灰度圖，計算灰度圖上每個點的灰度值；

步驟三，采用改進的FAST算法檢測特征點，具體步驟如下：

以待測點P為圓心，選取半徑為3的圓，將圓周上的16個像素點分別用1、2、... 、15、16進行標記；設待測點P的灰度值為I_p、圓上每個像素點的灰度值為I_x、灰度閾值為t、圓周上連續N個像素點組成的集合為S，其中x＝1、2、... 、15、16，N＝9；

若圓周上任意一個像素點x滿足條件：I_x＞I_P+t或者I_x＜I_P-t，則以待測點P為對稱中心，將圓內的點分成對稱的點對d_i-d_i’，若點對d_i-d_i’滿足條件|I_p-d_i|＜t，|I_p-d_i’|＜t，則待測點P為角點，即特征點，否則不是；

若圓周上任意一個像素點x不滿足條件：I_x＞I_P+t或者I_x＜I_P-t，則選取下一個待測點；

步驟四，采用簡化的SURF算法對特征點建立描述符，具體為：

一，計算特征點的方向，以特征點為圓心，半徑為3的圓計算特征點的方向，具體為，1.以特征點為圓心，選取半徑為3的圓形區域，將圓心角為的扇形繞圓心旋轉，每次旋轉15°，得到24個扇形區域；2.采用邊長為2的濾波器，計算每個扇形區域內的每個點在x軸方向的Haar小波響應和y軸方向的Haar小波響應，并以特征點為中心的二階高斯函數值對x軸方向的Haar小波響應和y軸方向的Haar小波響應分別進行加權，加權后的x軸方向的Haar小波響應和y軸方向的Haar小波響應分別作為扇形區域內的點在扇形區域內沿橫坐標x軸方向的水平響應和沿縱坐標y軸方向的垂直響應；3.將每個扇形區域內所有點的水平響應和垂直響應分別相加，得到一個局部向量，在24個扇形區域中，長度最長的局部向量作為特征點的方向，記特征點的方向角為θ；

二，建立描述符，以特征點為中心，選取9×9的區域，并分成9個3×3的子域，每個子域計算得到4個數據，產生一個36維的向量作為特征點的描述符，具體為，1.以特征點為中心，選取9×9的區域，并分成9個3×3的子域；2.采用邊長為2的濾波器，分別計算每個子域的水平方向Haar小波響應h^x_i,j和垂直方向Haar小波響應h^y_i,j，其中i＝1,2,、、、,4，j＝1,2,、、、,9，并以特征點為中心的二階高斯函數值分別對水平方向Haar小波響應h^x_i,j和垂直方向Haar小波響應h^y_i,j進行加權，得到加權后的水平方向Haar小波響應h^X_i,j和垂直方向Haar小波響應h^Y_i,j，分別對水平方向Haar小波響應h^x_i,j和垂直方向Haar小波響應h^y_i,j進行旋轉變換，得到在特征點方向上的分量旋轉變換公式分別為其中w為以特征點為中心的二階高斯權值，θ為特征點的方向角；3.對于每個子域，分別計算出則每個子域就產生一個4維描述向量將9個子域產生的描述向量連接起來，得到長度為36的描述向量，即36維的描述符；

步驟五，將描述符與特征庫中的特征點進行匹配。

2.根據權利要求1所述的基于FAST-SURF的移動端實時特征檢測匹配方法，其特征在于：所述步驟五為，將步驟四得到的36維描述與步驟一建立的KD-tree中的節點進行比對，找出與描述向量處在同一個空間的點。