[發明專利]一種基于特征描述符的圓弧匹配方法

有效

• 申請號: 201611004557.8
• 申請日: 2016-11-15
• 公開（公告）號: CN106780294B
• 公開（公告）日: 2020-04-28
• 發明（設計）人: 邵巍;冷君閣
• 申請（專利權）人: 青島科技大學
• 主分類號: G06T3/00
• 分類號: G06T3/00;G06T7/33
• 代理公司: 青島中天匯智知識產權代理有限公司 37241
• 代理人: 萬桂斌

本發明針對不同變換下具有圓弧特征的圖像，提出了一種基于特征描述符的圓弧匹配方法。首先用ELSD方法在原圖像中提取圓弧；然后將圓弧表示為圓弧帶，生成圓弧支撐區域，在支撐區域中構建圓弧描述符(CBD)，得到帶狀描述矩陣(BDM)；最后利用幾何屬性和最小描述符距離約束生成候選匹配對，用鄰接矩陣建立兩組候選匹配對之間的關系圖，得到最終的圓弧匹配結果。通過大量的數據分析結果證明，本發明所提出的基于特征描述符的圓弧匹配方法在平移、旋轉、縮放變換和光照變化下，均具有較多的正確匹配數和較高的匹配正確率，對圖像處理、機器視覺、自主導航等領域的發展具有重要意義。

技術領域

本發明涉及圖像匹配技術領域,具體涉及一種基于特征描述符的圓弧匹配方法。

背景技術

圖像一般由點、線、面等基本要素特征組成，圖像匹配在三維重建、目標識別、目標跟蹤以及視覺導航等方面都有重要應用，一般基于特征描述符的圖像匹配都會涉及三個步驟：特征提取，描述和匹配。

現有技術中關于點匹配、直線匹配、曲線匹配及區域匹配已有較多研究，但是對圓弧匹配的研究甚少，特別是對基于特征描述符的圓弧匹配研究更少。到目前為止，涉及圓弧提取算法包括霍夫變換(HT)、EDCircles等，但是EDCircles算法是在用EDPF(Edge DrawingParameter Free)算法檢測邊緣的基礎上，再用EDLines算法將邊緣轉換為直線，最后結合兩種啟發式算法將直線轉換為圓弧，提取效率及提取準確度難以保證。

圓弧匹配目前主要存在以下困難：1)與點匹配較容易選取一個固定大小的區域計算描述符不同,不同長度的圓弧具有不同大小的支撐區域,缺乏合適的區域歸一化策略來計算區域描述符；2)圓弧描述比直線描述更困難，圓弧的不同位置，像素分布規律不同，更加劇了這種困難；3)與點匹配的極線約束能夠提供很強的全局約束不同,極線幾乎不能為圓弧匹配直接提供有效的位置約束,增加圓弧匹配時的搜索空間,同時也增大誤匹配的可能性。

在國內外尚未見關于基于特征描述符的圓弧匹配的任何相關報道。所以說，研究一種具有更多正確匹配數和更高匹配正確率的基于特征描述符的圓弧匹配方法對于圓弧匹配的發展及對圖像處理、機器視覺等領域的發展具有重要意義。

發明內容

本發明所要解決的技術問題在于針對現有技術中圓弧匹配實現困難，提出一種基于特征描述符的圓弧匹配方法，創造性的結合八象限理論，提取圓弧時通過在生成的圓弧支撐區域中構建圓弧描述符CBD，匹配效率及匹配精度高，對圖像處理、機器視覺、自主導航等領域的發展具有重要意義，需要說明的是，本發明所述的圓弧包括圓以及各種優弧和劣弧。

本發明是采用以下的技術方案實現的：一種基于特征描述符的圓弧匹配方法，包括以下步驟：

步驟A、為保證在不同尺度變換下圖像的縮放不變性，通過高斯金字塔構建尺度空間，提取圓弧；根據圓弧描述過程，所提取的圓弧輸出到圓弧描述步驟中所包含的信息包括：每條圓弧上的像素數、每條圓弧上每個像素的坐標、提取圓弧條數、每條圓弧的端點坐標、圓弧弦的方向等等；由于圓弧的長度不同，所以其所包含的像素數不同，處于不同位置的圓弧像素數規律也是不同的，本發明通過多次研究設計，其中，在求取圓弧上的像素數時創新性的結合圓弧所在位置分成八象限來分析；

步驟B、對上述提取的圓弧進行描述，包括以下步驟：

B1、以提取后的圓弧為中心圓弧，生成圓弧支撐區域；

B2、在支撐區域中構建圓弧描述符CBD；

步驟C、根據生成的CBD描述符進行圓弧匹配。

進一步地，所述步驟A中對圓弧提取包括以下步驟：

A1、尺度縮放：輸入原始圖像，對輸入圖像進行尺度縮放；為了消除圖像的鋸齒效應，需要對輸入的圖像進行高斯采樣，所述尺度取0.8；