[發明專利]基于多中心采樣均衡濾波的特征描述子重構方法、裝置、介質及終端

在審

• 申請號: 202210948673.4
• 申請日: 2022-08-09
• 公開（公告）號: CN115293984A
• 公開（公告）日: 2022-11-04
• 發明（設計）人: 徐穎;張文杰;鄭潤曉;陳明偉;湯俊杰;馬沛鋒
• 申請（專利權）人: 深圳大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06V10/46
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 劉芙蓉

本發明公開了一種基于多中心采樣均衡濾波的特征描述子重構方法、裝置、介質及終端，方法包括：提取出原始圖像中的關鍵點，將關鍵點確定為一個中心的描述重心點，將以關鍵點為圓心并按圓周均勻分布的六個采樣點分別確定為采樣的描述重心點；基于中心的描述重心點和采樣的描述重心點對原始圖像進行固定采樣，得到描述重心點的灰度變化信息及描述重心點周圍采樣點的灰度變化信息；對所述灰度變化信息進行濾波處理，得到若干個精確采樣點的信息；基于精確采樣點的信息對描述重心點及周圍采樣點進行編碼，得到重構的二值特征描述子；本發明采用上述方法后提高了提高了特征描述子的魯棒性，提高了在光照變換等較惡劣條件下的提取數量和匹配精度。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，尤其涉及一種基于多中心采樣均衡濾波的特征描述子重構方法、裝置、介質及終端。

背景技術

局部圖像特征描述與匹配是計算機視覺技術的核心步驟，它廣泛應用于許多計算機視覺應用之中，包括三維重建、物體識別、圖像配準等等。局部圖像特征描述的目的是用一個向量對輸入的局部圖像進行表達，通常將重構出的表示向量稱為局部圖像特征描述子。通過比較不同的局部圖像之間的特征描述子的相似性/距離，就可以進行局部圖像匹配，以期得到對應于同一物理場景的局部圖像匹配關系。

圖像中的特征點由關鍵點和特征描述子兩部分構成，其中，特征描述子用來對特征關鍵點的鄰域圖像塊進行編碼描述，重構方法從直接用鄰域像素值構成，發展到基于HOG直方圖，再到二進制編碼。其中，BRIEF、ORB和BRISK等二進制描述符構造快，具有匹配快和存耗小的優點，但其由于不考慮關鍵點的灰度分布特點，導致特征描述子在匹配過程中魯棒性不足，在光照變換等較惡劣條件下提取數量少、匹配精度較低。

發明內容

鑒于上述現有技術的不足，本申請的目的在于提供一種基于多中心采樣均衡濾波的特征描述子重構方法、裝置、介質及終端，旨在解決在如何增強特征描述子的魯棒性和提高匹配精度的問題。

為解決上述技術問題，本申請實施例第一方面提供了一種基于多中心采樣均衡濾波的特征描述子重構方法，所述方法包括：

提取出原始圖像中的關鍵點，將所述關鍵點確定為一個中心的描述重心點，將以所述關鍵點為圓心并按圓周均勻分布的六個采樣點分別確定為采樣的描述重心點；

基于所述中心的描述重心點和采樣的描述重心點對原始圖像進行固定采樣，得到描述重心點的灰度變化信息及描述重心點周圍采樣點的灰度變化信息；

對所述灰度變化信息進行濾波處理，得到若干個精確采樣點的信息；

基于所述精確采樣點的信息對所述描述重心點及周圍采樣點進行編碼，得到重構的二值特征描述子。

作為進一步改進技術方案，所述提取出原始圖像中的關鍵點，將所述關鍵點確定為一個中心的描述重心點，將以所述關鍵點為圓心并按圓周均勻分布的六個采樣點分別確定為采樣的描述重心點包括：

提取出原始圖像中的關鍵點，基于所述關鍵點對所述原始圖像的初始特征描述子進行圓周分布采樣，得到關鍵點信息和關鍵點周圍的采樣點信息；

基于所述關鍵點信息和關鍵點周圍的采樣點信息，提取出原始圖像中的關鍵點，將所述關鍵點確定為一個中心的描述重心點，將以所述關鍵點為圓心并按圓周均勻分布的六個采樣點分別確定為采樣的描述重心點。

作為進一步改進技術方案，所述基于所述中心的描述重心點和采樣的描述重心點對原始圖像進行固定采樣，得到描述重心點的灰度變化信息及描述重心點周圍采樣點的灰度變化信息包括：

所述基于所述中心的描述重心點和采樣的描述重心點對原始圖像進行固定采樣；

將所述描述重心點與描述重心點周圍的采樣點像素值進行對比，得到描述重心點的灰度變化信息及描述重心點周圍采樣點的灰度變化信息。