[發明專利]一種基于傅里葉變換的快速圖像SIFT提取方法

在審

• 申請號: 201910316073.4
• 申請日: 2019-04-19
• 公開（公告）號: CN110197184A
• 公開（公告）日: 2019-09-03
• 發明（設計）人: 王偉波;劉鵬飛
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06F17/14
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種可以實現快速SIFT特征點提取的方法。在建立高斯差分圖像金字塔時，根據傅里葉變換的卷積定理，用高斯卷積核函數的傅里葉變換和待配準圖像的傅里葉變換的乘積的傅里葉逆變換代替原有方法的直接求高斯核函數與待配準圖像的卷積，依托快速傅里葉變換的優勢，大大降低了提取SIFT特征描述符的計算量與計算時間。后續極值點的檢測與剔除機制以及特征點的描述符生成方法與傳統SIFT一致，從而實現在保持原有SIFT方法穩定性與抗噪性等優點的同時，實現快速、實時、穩定、可靠的SIFT特征點提取。

技術領域

本發明屬于計算機視覺領域，特別是涉及圖像的特征點快速提取、配準、與識別等領域。

背景技術

SIFT(尺度不變特征變換)算法，是公認的綜合匹配能力最強的圖像匹配方法，具備縮放、平移、尺度等不變性，穩定性與抗噪性強，常用于處理兩幅圖像之間存在平移、旋轉、仿射變換等條件下的配準。但是該方法又有不足之處，那就是由于高斯尺度金子塔的構建以及特征點的描述符計算等過程運算量大，耗時長?，F有的改進多是針對如何提高SIFT特征點提取速度，同時盡可能實現綜合性能的提升。

發明內容

本發明的目的在于提供一種可以實現快速SIFT特征提取的可靠方法，由于改進SIFT描述符會或多或少降低SIFT特征點進行圖像匹配的性能，因此本發明從高斯尺度金子塔的構建入手。依據信號處理理論中的傅里葉變換的卷積定理，通過計算高斯卷積核和圖片的傅里葉變換的乘積，再求逆變換的方法代替原有方法的在空域做卷積，大大減少了計算量與計算時間，從而實現快速的高斯差分圖像金字塔的構建。同時本發明不改變描述符的生成方法，從而在保證性能的前提下加快該方法進行特征點提取的速度，實現快速、實時、穩定、可靠的SIFT特征點提取。

實現本發明的技術方案為：一種基于傅里葉變換的快速圖像SIFT提取方法，包括以下步驟：

步驟一:基于傅里葉變換的卷積定理，構建高斯差分(DOG)尺度空間。

步驟二:在DOG空間搜索極值點，初步確定特征點位置與所在尺度。

步驟三:特征點的精確定位，同時消除低對比度并消除邊緣響應，獲得穩定的關鍵點的準確位置、所在尺度信息。

步驟四:以1.5倍特征點所在尺度為鄰域窗口，計算得到特征點鄰域梯度直方圖，為特征點分配主方向θ。

步驟五:根據關鍵點周圍16*16鄰域計算生成SIFT特征描述符。

在步驟一中，基于傅里葉變換的卷積定理，構建高斯差分(DOG)尺度空間的具體做法為：

定義圖像的尺度空間表達函數:

L(x,y,σ)＝G(x,y,σ)*I(x,y)

其中*代表卷積，I(x,y)代表輸入圖像，G(x,y,σ)為尺度為σ的高斯核函數:

而生成L(x,y,σ)的過程可以通過傅里葉變換的卷積定理得到加速，實現方法為：

L(x,y,σ)＝F^-1{F{G(x,y,σ)}·F{I(x,y)}}

其中，F{·}為傅里葉變換；F^-1{·}為傅里葉逆變換。

最后根據兩個由常數因子k隔離開的相鄰尺度生成高斯差分函數D(x,y,σ):

D(x,y,σ)＝L(x,y,kσ)-L(x,y,σ)

在步驟二中，在DOG空間搜索極值點，初步確定特征點位置與所在尺度，搜索策略為：