[發明專利]一種三角形特征的二進制描述方法

有效

• 申請號: 201710341830.4
• 申請日: 2017-05-16
• 公開（公告）號: CN107229935B
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發明（設計）人: 林秋華;田敏
• 申請（專利權）人: 大連理工大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 大連理工大學專利中心 21200
• 代理人: 梅洪玉

一種三角形特征的二進制描述方法，屬于計算機視覺領域。主要是改進了原RTM算法對三角形特征的浮點描述方法，采用192bits二進制數表示原RTM算法的6維浮點型形狀描述子；采用ORB算法中的rBRIEF二進制描述方法，將原RTM算法的32維浮點型區域描述子重建為256bits二進制區域描述子。改進RTM算法的速度大約是原RTM算法速度的3倍；原RTM算法中每個三角形描述子占用152字節，改進算法每個三角形的描述子僅占用56字節，內存占用量降為原RTM算法的36.8％。在精度方面，改進算法的正確率和匹配分數均高于原RTM算法，在結構場景中能匹配上原RTM算法和SIFT算法不能匹配的特征點。因此，本發明在實時性要求高而內存有限的情況下具有良好的應用前景。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，特別是涉及一種對三角形特征的二進制描述方法。

背景技術

圖像匹配是計算機視覺領域的重要技術之一，已經被廣泛應用在目標定位、視覺導航、三維重建、立體視覺測距等眾多領域中。在現有圖像匹配算法中，基于局部特征點(如斑點、角點)的方法具有魯棒性好的明顯優勢，所以得到了重點研究和應用。隨著研究的深入，人們逐漸注意到圖像的結構信息和幾何信息在提高圖像匹配精度方面起著重要作用，于是將幾何約束引入圖像匹配算法中，并主要利用了三角形約束。例如，有的算法在特征描述階段應用了三角形約束，有的算法在特征匹配階段利用了三角形約束。

考慮到大部分三角形約束算法只是利用了三角形的邊角關系，而沒有利用圖像的灰度信息，一種快速三角形匹配(Rapid Triangle Matching，RTM)算法被提出(曹建超，“基于新型特征描述的快速圖像匹配算法”，大連理工大學碩士學位論文，2015；林秋華，曹建超，田敏，“一種浮點型三角形特征描述方法”，中國發明專利CN201510542180.0，已公開)。RTM算法綜合利用了三角形的邊角信息和圖像的灰度信息。其主要過程為：首先，構建三角形特征單元，其中包含特征點檢測、三角剖分、三角形選擇；然后，基于浮點型(float)數據對每個三角形進行描述，描述子triDesc_f＝[shapeDesc_f,blockDesc_f]由6維浮點型形狀描述子shapeDesc_f和32維浮點型區域描述子blockDesc_f構成，其中6維形狀描述子由三角形的三邊三角構成，32維區域描述子則基于SIFT描述方法對三角形質心鄰域構建而成；接著，進行特征匹配，將最近鄰歐氏距離與次近鄰歐氏距離的比值作為衡量匹配關系的標準，得到匹配三角形；最后，提取匹配三角形的三個頂點所對應的特征點對作為匹配點對，利用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)算法進行錯誤匹配的消除，得到正確匹配的特征點。

RTM算法的形狀描述子具有一定的平移、尺度和旋轉不變性，區域描述子的位置具有完全的仿射不變性，因此，RTM算法既能顯著降低特征描述的復雜度、提升匹配速度，也能提高特征描述的魯棒性，其中匹配速度大約是SIFT算法的14倍。然而，在有些情況下，現有RTM算法仍然存在三個問題。第一，在視覺導航等對速度要求非常高的應用中，難于實現實時性。主要原因在于采用了浮點型描述子(SIFT描述子屬于浮點描述子)。第二，在圖像條件較差的情況下，算法的精度受限。主要原因是32維區域描述子的維數較低。第三，在內存有限(如手機)的條件下，占用了較大內存。RTM算法的描述子為浮點型數據，每個三角形描述子需占用152個字節。

發明內容

本發明提供了一種基于二進制(binary)描述的RTM改進算法，提高原RTM算法的速度和精度，同時降低算法對內存的要求，從而解決上述三個問題。