[發明專利]一種基于魯棒性交疊的標準特征描述子技術的方法

在審

• 申請號: 202011028810.X
• 申請日: 2020-09-27
• 公開（公告）號: CN111985509A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 陳健;張巖
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍96901部隊21分隊
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 北京鼎德寶專利代理事務所(特殊普通合伙) 11823
• 代理人: 安軍永

本發明公開了一種基于魯棒性交疊的標準特征描述子技術的方法，它涉及標準特征描述子技術領域。本發明首先基于Scharr算子計算二階標準偏導數，來增強描述子的不變性，避免高斯濾波對運行效率的影響。然后構造交疊式描述網格，來改善描述網格的連續性，增強描述子的區分性。最后進行鄰域響應加權求和與歸一化，來生成具有照度不變性的64維描述符。通過測定查全率?查錯率曲線與耗時實驗進行了驗證，與傳統浮點型描述子相比，魯棒性交疊的標準特征描述子的魯棒性更強。

技術領域

本發明涉及的是特征描述子技術領域，具體涉及一種基于魯棒性交疊的標準特征描述子技術的方法。

背景技術

特征描述子是確定特征在不同圖像中對應位置的算法。主要解決特征之間在視點變換、模糊變換、照度變換、JPEG壓縮變換、尺度變換以及旋轉變換下的區分性與不變性問題，是特征匹配與特征跟蹤的前提條件。描述子保持了特征的區分性與不變性，克服了旋轉、尺度以及仿射變形對識別的影響，從而改善了匹配或跟蹤的效果，因此對描述子進行研究具有重要意義。

近年來，描述子主要分為兩種：二值型與浮點型。二值描述子在生成與匹配的效率上具有很大的優勢，但簡單通過像元灰度值對比生成描述子的區分性較差，特別是當圖像存在視角變化時，描述子性能會嚴重下降。原因主要包含2個方面：①簡單對比不同點位的灰度值生成的描述子其區分力相對較弱；②由于同一采樣點參與多次比較，導致二進制描述子的部分因信息相關而冗余。

對于浮點型描述子，學者們做了大量工作：Lowe提出并完善了SIFT描述子。該描述子利用三線性插值法加權統計了特征點所在高斯金字塔的尺度級別與其鄰域內的梯度信息，由梯度方向分布直方圖計算得到128維的非負值，經歸一化處理后生成SIFT特征描述符。該描述子具有較強的照度、尺度以及旋轉不變性，但執行效率不高。Bay等改進了SIFT，提出了SURF描述子。該描述子使用方框型濾波器來近似SIFT中的導數與積分運算，通過小波扇形環繞法來確定特征方向，同時在特征點子塊鄰域內對小波響應進行插值求和，連接后形成64或128維向量，經歸一化處理后生成SURF特征描述符。相對于SIFT描述子，該描述子的運行效率有較大提高，且魯棒性大幅增強，但分塊策略破壞了描述網格的連續性，使魯棒性減弱；同時128維描述子相比于64維描述子不僅沒有大幅增強魯棒性，而且降低了匹配效率。Pablo等提出了風式特征KAZE描述子。該描述子于Modied-SURF(M-SURF)框架中引入了非線性尺度因子，在特征點子塊鄰域內采用不同尺度的高斯函數對微分響應進行加權求和，連接后獲得特征矢量，而后經歸一化處理形成64維KAZE特征描述符。該描述子構造交疊帶來改善描述網格間斷性問題，對于各種變換比SURF 64維描述子更加穩健，但利用小波響應近似梯度的計算使描述子的魯棒性減弱，且多次使用高斯濾波使運算效率大幅下降。Pablo等對KAZE描述子進行了改良，提出了Gauge-SURF，該描述子在SURF框架內引入了非線性尺度因子，基于小波響應計算標準導數(gauge derivatives,GD)進行描述，經過加權求和與歸一化處理生成64維描述符。該描述子的模糊、照度以及旋轉不變性較SURF 64維描述子大幅增強，同時避免了高斯濾波對運行效率造成的影響。但該描述子基于小波響應計算的準確性較差，而且沒有解決描述網格間斷性的問題，所以該描述子的魯棒性仍有增強空間。

由于上述傳統描述子在特征描述上仍存在以下問題：利用小波響應近似梯度描述特征魯棒性不高；利用圖像梯度與梯度絕對值構成的描述符的模糊、照度及旋轉不變性較弱；傳統描述子分塊策略破壞了網格的連續性，降低了魯棒性；特征向量的維度較多會大幅降低了匹配的運行效率。所以針對以上問題，本發明設計了一種基于魯棒性交疊的標準特征描述子技術的方法。

發明內容

針對現有技術上存在的不足，本發明目的是在于提供一種基于魯棒性交疊的標準特征描述子技術的方法，

為了實現上述目的，本發明是通過如下的技術方案來實現：一種基于魯棒性交疊的標準特征描述子技術的方法，包括以下步驟：