專利名稱：基于daisy的具有鏡面翻轉(zhuǎn)不變性的特征提取和描述方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種圖像特征提取方法。
背景技術(shù)：
當(dāng)今的計算機技術(shù)發(fā)展飛速，計算機視覺和圖像檢索的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛，同時 也彰顯出它們的重要性。熱門的三維重建、物體識別、相機校準(zhǔn)、機器人雙目導(dǎo)航等等 都是建立在計算機視覺的基礎(chǔ)之上，所以合理有效地解決計算機視覺所存在的問題或改 進不完善之處可以給計算機界甚至科學(xué)界帶來巨大的推動。計算機視覺建立在一種令計 算機模擬人類(哺乳類動物)視覺而達(dá)到一定程度的智能性的理念之上，連同圖像檢索 等都需要對圖像的特征進行提取分析，所以圖像特征的定義及提取方案有著舉足輕重的 作用。當(dāng)然，當(dāng)今有多種解決方案，常見的有基于梯度的特征提取和描述方法，包括Harris corner detector1、SIFT2、SURF3、HOG4、GL0H5、DAISY6。 除了基于梯度的特征提取方法，還有基于輪廓提取等其它方法。由于本發(fā)明提出的 MIFT-DAISY是基于梯度的方法，所以對其它方法不予過多描述。其中Harris corner detector (哈里斯角點檢測器)能夠提取出在圖像本身尺度上對于旋轉(zhuǎn)和光照不變性的 特征點。實際上，并不是如名稱中所說的那樣僅僅是提取角點而已，而是所有的在多個 方向上具有顯著梯度的特征點。但是，Harris corner detector的局限性相對較大，因 為它對圖像尺度的縮放非常敏感。為了去除或是減弱圖像尺度改變的影響，Lowe提出SIFT 解決了尺度縮放所帶來的問題，當(dāng)然它也保證了旋轉(zhuǎn)不變性甚至在一定程度能容忍光照、 仿射變換和遮蓋等影響。SURF,簡單來講是一個加速版的SIFT，它與SIFT都采用一種輔 助區(qū)域策略，也就是說以特征點為中心指定一個輔助區(qū)域，在這個區(qū)域中的像素共同決 定特征點的描述。不同的是SIFT采用一種根據(jù)區(qū)域中不同像素對特征點貢獻不同的策略 來給它們賦予權(quán)值，而SURF則僅僅采用基于積分圖像(integral image)的相等權(quán)值策 略。HOG結(jié)合SVM (支持向量機)提供了一種基于梯度信息的人類檢測方法。GLOH則是 SIFT的另一變種形式，它利用圓形策略來組織輔助區(qū)域，目的是增強特征的健壯性和突 出性，初始的GLOH描述符有272維，但經(jīng)過PCA (主成分分析)操作，使272維降至與 SIFT相同的128維，保證在不丟失關(guān)鍵信息的基礎(chǔ)上，提高匹配操作的效率。DAISY利 用環(huán)形輔助區(qū)域來提高特征描述符的健壯性，它的輔助區(qū)域形狀結(jié)合了 GLOH和SIFT的 優(yōu)勢(如圖l所示)，這種輔助區(qū)域的優(yōu)勢使DAISY本身就對旋轉(zhuǎn)具有健壯性。上述的 所有方法，雖然可以很好的解決旋轉(zhuǎn)、尺度變化甚至是光照變化和仿射等圖像上的變形， 但是幾乎所有的方法都沒有考慮到鏡面成像一類的情況，這種情況在現(xiàn)實生活中是很常
3見的，例如水面倒影，鏡面成像，對稱物體的不同角度觀察等等。 參考文獻
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發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的上述不足，提供一種能夠解決鏡面翻轉(zhuǎn)現(xiàn)象所導(dǎo) 致的SIFT、 DAISY等特征提取方法失效的問題，同時又保持DAISY的所有優(yōu)點和性能， 以及增加了尺度上的健壯性。換句話說，提供一種在翻轉(zhuǎn)前后兩種情況下保持同一描述 形式的特征提取和描述方法，也即具有鏡面翻轉(zhuǎn)不變性的特征提取和描述方法。為此， 本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案
一種基于DAISY的具有鏡面翻轉(zhuǎn)不變性的特征提取和描述方法
步驟l:對輸入的圖像/(;c,力進行高斯核巻積處理，艮卩Z(;c，乂o")-G(;c,;^"/(x,力，
得到多尺度空間表達(dá)的圖像丄(x，;;,cr)，式中，G(j^，0") = ( + 2,其中cr為高
斯正態(tài)分布的方差；
步驟2:對多尺度空間表達(dá)的圖像丄(;c,少,o")按照下列公式進行高斯差處理 少,o") = (GO,_y， yhr) — GO，_y， cr》* /(>,力- Z(x,乂 — "x, _y, o")，檢測多尺度空間表達(dá)
的圖像Z(x,y,oO的極值點；
步驟3:利用閾值法和黑塞矩陣法篩選特征點，剔除具有低對比度和邊緣響應(yīng)的備
選點；
步驟4:采用擬合三維二次曲線的方式精確定位特征點位置；
步驟5:根據(jù)特征點輔助鄰域像素上的梯度方向0(;c,力和大小W(JC，力的信息，確定 每一個特征點的方向參數(shù)，其中
力=+ —丄(X — l,y))2 + +1)—丄(x，y — l))2 ，
= taiT'一^，y + ^一一，并采用直方圖的形式，結(jié)合以特征點為圓心的 ￡(jc +1, ;0 _ Z(x — 1，少)高斯權(quán)值窗口，根據(jù)整個鄰域中的各個像素點的梯度大小和方向進行統(tǒng)計，并確定主方 向； '
步驟6:對分別以主方向為分界線的兩側(cè)的梯度模值求和，計算
(U)/2 (Ww -2)/2
附,=!^("廣"l)。/《和附廣，其中，A^"是所有方向的總數(shù)， 則
是主方向的索引并且A表示在方向^上的梯度模值，％代表取模操作；
步驟7:根據(jù)已確定的特征點及其主方向信息，以特征點位置為中心劃分輔助區(qū)域， 將整個區(qū)域劃分為25個像素單元，這25個單元分布在4個層次上，除中心一層僅l個 圓形像素單元以外，其他3層都分布8個圓形像素單元，并且每個圓形像素單元的半徑 與它的圓心距特征點的距離成正比，在每個圓形像素單元中，梯度信息被歸劃到8個方 向，使用(1+3X8) X8=200維的向量來表示特征描述符；
步驟8:判斷w、附,與rmax(w^,附J的關(guān)系，如果滿足w, > rmax{wr，w,},其中r為
閩值，那么特征描述符將從內(nèi)向外、順時針進行編碼；如果滿足m,〉rmax(/^,mj，那么
特征描述符將從內(nèi)向外、逆時針進行編碼。
本發(fā)明基于DIASY，提出命名為MIFT-DAISY的新方法，MIFT-MISY主要解決的就是 合理組織特征點描述符使得這類問題得以解決，并增強DAISY的尺度上的健壯性。 MIFT-DAISY與DAISY在鏡面成像情況下的比較結(jié)果如圖2所示。本發(fā)明增加了特征描述 方法對鏡面成像問題的健壯性，擴展了計算機視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。當(dāng)今計算機視覺領(lǐng)域中 所有的特征提取和描述的方法并未對鏡面成像的情況有所考慮和處理,雖然像Harris corner detector、 SIFT、 SURF、 GLOH、 DAISY等方法可以在旋轉(zhuǎn)、光照等變化下可以保 持一定程度的穩(wěn)定性，但是在鏡面成像的情況下卻束手無策。本發(fā)明是針對這種情況而 提出的方法，在成功解決鏡面成像情況的同時，對于非鏡面成像的情況，它擁有和DAISY 相近的性能并且增加了尺度上的健壯性。匹配結(jié)果的比較如圖3所示。


圖1:輔助區(qū)域的不同類型。(a) SIFT和SURF， (b) GL0H， (c)結(jié)合了SIFT和 GLOH的特點的DAISY。
圖2:鏡面成像情況下的匹配效果圖。圖2 (a)為MIFT匹配結(jié)果圖2 (b)為DAIFT 匹配結(jié)果。閾值同為0. 55的情況下，MIFT-DAISY匹配142個特征點對，DAISY匹配10 個特征點對。
圖3: MIFT與SIFT匹配結(jié)果比較。(a)在非鏡面成像情況下，MIFT-DAISY匹配結(jié) 果。(b)在非鏡面成像情況下，DAISY匹配結(jié)果。(c)在鏡面成像情況下，MIFT-DAISY 匹配結(jié)果。(d)在鏡面成像情況下 DAISY匹配結(jié)果。圖4: 一幅圖像在相鄰三個尺度下的表示情況示意圖。
圖5:圖像翻轉(zhuǎn)前后特征描述符組織結(jié)構(gòu)分析。(a)特征點及其輔助區(qū)域在未翻轉(zhuǎn) 圖像上的表示。(b)同一特征點及其輔助區(qū)域在翻轉(zhuǎn)后圖像上的表示。(c)來自(a) 中的第20個單元中8個梯度的表示。(d)來自(b)中的第20個單元中8個梯度的表 示。(e)在(a)情況下DAISY和MIFT-DAISY的特征描述符。(f)在(b )情況下DAISY 的特征描述符。(g)在(b)情況下MIFT-DASIY的特征描述符。
圖6:特征點梯度信息圖。圖中， 為主方向的索引下標(biāo)，％代表取模操作。
圖7:特征檢測及特征描述流程圖。
具體實施例方式
由于，DAISY本身是針對圖像深度圖估計和三維重建的一種描述方式，并沒有考慮尺 度空間上的健壯性，所以DAISY本身是有缺陷的。針對這種缺陷本發(fā)明采取 Hessian-Gaussian特征檢測的方法對其進行改進。
首先將輸入圖像進行尺度變化，這種變化是通過高斯巻積完成的，在一系列不同尺 度的圖像中，針對每個像素點都尋找像素點灰度值的極值點。然而并不是所有的極值點 都符合作為特征點的標(biāo)準(zhǔn)，由于特征點需具有一定的突出性和健壯性，通過對高斯差 (Difference of Gaussian)和黑塞矩陣(Hessian matrix)設(shè)置合適的閾值，從而分 別對特征點具有低對比度和具有邊緣響應(yīng)的備選點進行篩選。經(jīng)過這兩步的篩選所留下 的極值點就是所要的特征點，對于這些極值點，在通過三維二次曲線擬合之后，得到它 們精確的坐標(biāo)和尺度信息。保留特征點的坐標(biāo)、尺度等信息，為后來的匹配階段提供可 用信息。
上述部分可以被認(rèn)為是特征點檢測器，也就是說這部分主要是尋找圖像的特征點。 那么緊接著，就是如何組織特征點的信息，成為可用的特征描述，以提供更高層的應(yīng)用 一特征匹配。特征點描述部分分為統(tǒng)計梯度信息指定方向參數(shù)以及特征描述符的構(gòu)建。
針對鏡面成像問題，圖像共分為四類，分別是原始圖像、水平翻轉(zhuǎn)圖像(鏡像)、 垂直翻轉(zhuǎn)圖像(倒置)和完全翻轉(zhuǎn)圖像(同時存在水平和垂直兩類翻轉(zhuǎn))。但是，容易 驗證的是完全翻轉(zhuǎn)圖像等同于對原始圖像旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系180度所得到的圖像，同樣，垂直 翻轉(zhuǎn)圖像和水平翻轉(zhuǎn)圖像也存在如原始圖像和完全翻轉(zhuǎn)圖像之間的類似關(guān)系。又因為在 特征點描述之前的指定方向參數(shù)的操作使得特征描述具有旋轉(zhuǎn)不變性，所以四種情況可 以簡化為兩種，即原始圖像和水平翻轉(zhuǎn)圖像。
在原始圖像和水平翻轉(zhuǎn)圖像之間，存在一種固定的關(guān)系，即圖像的像素行順序保 持不變而列順序恰恰相反。這種關(guān)系是解決翻轉(zhuǎn)不變性的基礎(chǔ)。
下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進一步描述。步驟l:輸入圖像的多尺度空間表示
Koendetink和Lindeberg證明高斯巻積核是唯一的線性實現(xiàn)尺度變換的不變巻積
核。二維高斯函數(shù)形式為G(;c，y，cr卜」了^ +力^,其中0"為高斯正態(tài)分布的方差。
27TO" ^
那么一幅二維圖像在不同尺度下的圖像可以通過圖像與高斯核巻積來得到
y， CT) = GO, :v， CT) * /(x,力。 步驟2:檢測尺度空間極值點
由步驟i中所得到的多尺度的圖像中，可以通過從整個尺度空間上計算和比較得到 以像素點為觀察單位的極值。除了比較相鄰尺度上一定數(shù)量的像素點，同時也要比較同
一幅二維圖像空間上的相鄰的像素點得以較為全面的檢測到極值點。本發(fā)明利用DoG (Difference-of-Gaussian)算子來近似LoG (L即lacian-of-Gaussian)以檢測極值點， 雖然DoG的精度較LoG略有不及，但是前者的運算速度勝過后者。其中，DoG算子定義形 式如下
Z 0，少,o") = (G(;c, y， Act) — G(x， _y， cr)) * /(x，>") = _y， A:cr) — >>, cr)。
圖4顯示了一幅圖像在相鄰三個尺度下的表示情況，黑色十字是當(dāng)前所計算的像素點位
置，而灰色的圓點是所有需要比較的像素點，共2X9+8=26個點。
步驟3:從極值點中篩選特征點
完成了上述兩個步驟所得到的極值點組成了特征點的備選集合，特征點將由此集合 中的備選點中篩選出來，也就是說，并非所有的極值點都滿足特征點的要求。因為在此 集合中還存在著低對比度和邊緣響應(yīng)的點，作為圖像的特征它們的獨特性和穩(wěn)定性不夠 突出，所以采用不同的兩種策略將這兩類點剔除掉。其一，在運算高斯差(DoG)的同時， 設(shè)置適當(dāng)?shù)拈撝祦碛行У叵蛯Ρ榷鹊臉O值點。其二，由于高斯差(DoG)本身存在著 邊緣響應(yīng)，那么采用黑塞矩陣(Hessianmatrix)方法過濾掉具有邊緣響應(yīng)的點(鞍點)。 步驟4:精確定位特征點位置
經(jīng)過了以上的操作，特征點已經(jīng)確定，由于尺度上的變換和像素單位大小上的影響 可能導(dǎo)致特征點坐標(biāo)和尺度信息有些偏差，為了保證特征點的信息精確，采用擬合三維 二次曲線的方式進行信息的擬合和逼近，以得到更為精確的坐標(biāo)和圖像尺度信息。
步驟5:確定方向參數(shù)
為了滿足特征點具有旋轉(zhuǎn)不變性，根據(jù)特征點輔助鄰域像素上的梯度方向和大小的 信息，為每一個特征點指定方向參數(shù)。其中，梯度的大小w(;c，力和方向角度^c,力可由
像素點之間的差為基礎(chǔ)計算出來，計算方式為
<formula>formula see original document page 7</formula>然后，釆用直方圖的形式進行信息統(tǒng)計，將直方圖的范圍規(guī)定為0-360度，IO度為一單 位，并結(jié)合以特征點為圓心的高斯權(quán)值窗口 (Gaussian weighted windows)，根據(jù)整個 鄰域中的各個像素點的梯度大小和方向進行統(tǒng)計。在直方圖中36個方向中強度最大的便 是主方向，由于噪聲或變形的影響，圖像可能略有變化或失真，而這些變化或失真可能 會導(dǎo)致特征點的主方向參數(shù)產(chǎn)生偏差，為了緩解或是避免這些偏差對方向參數(shù)所帶來的 影響，本發(fā)明和SIFT —樣使用輔方向。輔方向定義為強度大于80%的主方向強度的方向， 而且輔方向可能有多個。實際上，每個輔方向在生成特征描述符的環(huán)節(jié)都被視為與主方 向同等重要而建立單獨的描述符。 步驟6:特征點描述符編碼
鏡面翻轉(zhuǎn)和特征描述符的構(gòu)建在本部分進行詳細(xì)介紹。特征描述符是由一個向量來 表示的，這個向量包含了所有的高斯權(quán)值窗口中的像素點的梯度信息。如圖1中DAISY 輔助區(qū)域所示，整個區(qū)域劃分為25個像素單元，這25個單元分布在4個層次上，除中 心一層僅1個圓形像素單元以外，其他3層都分布8個像素單元，并且圓形單元的半徑 與它的圓心距特征點的距離成正比。在每個小的像素單元中，梯度信息被歸劃到8個方 向，因此特征描述符向量包含了 (1+3X8) X8-200維的信息，同樣MIFT-DAISY也使用 200維的向量來表示描述符，盡管維數(shù)的大小并非強制不變的。以圖5為例，分別對兩個 層次進行分析。其中(a)表示在未翻轉(zhuǎn)圖像中的一個特征點及其輔助區(qū)域，(b)則是 同一個特征點和它的輔助區(qū)域在翻轉(zhuǎn)后的圖像中的表示，這兩種情況都已指定了方向參 數(shù)。
首先，分析特征描述符較為宏觀的層次一25個單元的順序。在規(guī)定主方向之后，DAISY 使用固定的順序，采取由內(nèi)向夕卜、順時針方向來組織這25個單元，如圖5中所示，DAISY 特征描述符向量如(e)所示。在經(jīng)過翻轉(zhuǎn)之后的圖像，也就是對應(yīng)(b)的情況，那么 就導(dǎo)致了 DAISY在(b)下的特征描述符向量組織方式如(f)所示。不容置疑的是，DAISY 對旋轉(zhuǎn)、光照、仿射變換等有良好的穩(wěn)定性和健壯性，但同樣不可否認(rèn)的是，對于鏡面 成像這類情況，DAISY無能為力。所以，本發(fā)明提出了一種可以在圖像翻轉(zhuǎn)前后得到唯一 形式的描述符的編碼方法。在兩種不同的情況下，由內(nèi)向外的順序下僅有兩種編碼方式， 一種是順時針順序另一種則是逆時針順序。直觀上，圖中的左右指向的梯度模值(點劃 線)可以用作判斷采用上述兩種中的某種方式的依據(jù)。但是，僅用左右指向的梯度信息 對噪音等影響比較敏感，因此本發(fā)明改用對所有指向同一側(cè)梯度模值求和的策略。如圖6
<formula>formula see original document page 8</formula>
所示，抽象為數(shù)學(xué)公式即為W = ，m, = 1>(屮+~風(fēng) ，其中，l
<formula>formula see original document page 8</formula>
是所有方向的總數(shù)，在這里A^-36， 則是主方向的索引并且Z,表示在方向^上 的梯度模值，％代表取模操作。其中m,和m,分別是圖6中右下方虛線箭頭和左上方點劃線箭頭之和。據(jù)此，我們將編碼策略由原來的固定順序編碼改變成為由m,和m,比較結(jié)果
決定。理論上而言，在翻轉(zhuǎn)前后通過本發(fā)明提出的方法可以得到同樣的描述符如圖5中 (g)所示。與主輔方向原理相似，為了減少各種噪音和光照條件變化等影響，增強DAISY 的健壯性，如果滿足min—,，/^"max(m,，wJ，(其中r為閾值，這里我們將之設(shè)置為
0.70，)那么另一個逆向編碼的描述符則隨之生成。 圖7為本發(fā)明的特征檢測及特征描述流程圖。
權(quán)利要求
1.一種基于DAISY的具有鏡面翻轉(zhuǎn)不變性的特征提取和描述方法步驟1對輸入的圖像I(x，y)進行高斯核卷積處理，即L(x，y，σ)＝G(x，y，σ)*I(x，y)，得到多尺度空間表達(dá)的圖像L(x，y，σ)，式中，<maths id="math0001" num="0001" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>G</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>,</mo> <mi>&sigma;</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac> <mn>1</mn> <mrow><mn>2</mn><mi>&pi;</mi><msup> <mi>&sigma;</mi> <mn>2</mn></msup> </mrow></mfrac><msup> <mi>e</mi> <mrow><mo>-</mo><mrow> <mo>(</mo> <msup><mi>x</mi><mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup><mi>y</mi><mn>2</mn> </msup> <mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mn>2</mn><msup> <mi>&sigma;</mi> <mn>2</mn></msup> </mrow></msup><mo>,</mo> </mrow>]]></math> id="icf0001" file="A2009100691650002C1.tif" wi="53" he="9" top= "43" left = "109" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>其中σ為高斯正態(tài)分布的方差；步驟2對多尺度空間表達(dá)的圖像L(x，y，σ)按照下列公式進行高斯差處理D(x，y，σ)＝(G(x，y，kσ)-G(x，y，σ))*I(x，y)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ)，檢測多尺度空間表達(dá)的圖像L(x，y，σ)的極值點；步驟3利用閾值法和黑塞矩陣法篩選特征點，剔除具有低對比度和邊緣響應(yīng)的備選點；步驟4采用擬合三維二次曲線的方式精確定位特征點位置；步驟5根據(jù)特征點輔助鄰域像素上的梯度方向θ(x，y)和大小m(x，y)的信息，確定每一個特征點的方向參數(shù)，其中<maths id="math0002" num="0002" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>m</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msqrt> <msup><mrow> <mo>(</mo> <mi>L</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>L</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup><mrow> <mo>(</mo> <mi>L</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>L</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mn>2</mn> </msup></msqrt><mo>,</mo> </mrow>]]></math></maths><maths id="math0003" num="0003" ><math><![CDATA[ <mrow><mi>&theta;</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>x</mi> <mo>,</mo> <mi>y</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msup> <mi>tan</mi> <mrow><mo>-</mo><mn>1</mn> </mrow></msup><mrow> <mo>(</mo> <mfrac><mrow> <mi>L</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>L</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo> </mrow></mrow><mrow> <mi>L</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <mi>L</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi>y</mi><mo>)</mo> </mrow></mrow> </mfrac> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo> </mrow>]]></math> id="icf0003" file="A2009100691650002C3.tif" wi="67" he="9" top= "129" left = "31" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>并采用直方圖的形式，結(jié)合以特征點為圓心的高斯權(quán)值窗口，根據(jù)整個鄰域中的各個像素點的梯度大小和方向進行統(tǒng)計，并確定主方向；步驟6對分別以主方向為分界線的兩側(cè)的梯度模值求和，計算<maths id="math0004" num="0004" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>m</mi> <mi>r</mi></msub><mo>=</mo><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn> </mrow> <mrow><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>N</mi><mi>bin</mi> </msub> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mn>2</mn> </mrow></munderover><msub> <mi>L</mi> <mrow><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>n</mi><mi>d</mi> </msub> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <msub><mi>N</mi><mi>bin</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>%</mo><msub> <mi>N</mi> <mi>bin</mi></msub> </mrow></msub> </mrow>]]></math> id="icf0004" file="A2009100691650002C4.tif" wi="41" he="10" top= "163" left = "23" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>和<maths id="math0005" num="0005" ><math><![CDATA[ <mrow><msub> <mi>m</mi> <mi>l</mi></msub><mo>=</mo><munderover> <mi>&Sigma;</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>1</mn> </mrow> <mrow><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>N</mi><mi>bin</mi> </msub> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><mn>2</mn> </mrow></munderover><msub> <mi>L</mi> <mrow><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>n</mi><mi>d</mi> </msub> <mo>+</mo> <mi>k</mi> <mo>+</mo> <msub><mi>N</mi><mi>bin</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>%</mo><msub> <mi>N</mi> <mi>bin</mi></msub><mo>,</mo> </mrow></msub> </mrow>]]></math> id="icf0005" file="A2009100691650002C5.tif" wi="43" he="10" top= "163" left = "70" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/></maths>其中，Nbin是所有方向的總數(shù)，nd則是主方向的索引并且Li表示在方向 id="icf0006" file="A2009100691650002C6.tif" wi="10" he="10" top= "177" left = "87" img-content="drawing" img-format="tif" orientation="portrait" inline="yes"/>上的梯度模值，％代表取模操作；步驟7根據(jù)已確定的特征點及其主方向信息，以特征點位置為中心劃分輔助區(qū)域，將整個區(qū)域劃分為25個像素單元，這25個單元分布在4個層次上，除中心一層僅1個圓形像素單元以外，其他3層都分布8個圓形像素單元，并且每個圓形像素單元的半徑與它的圓心距特征點的距離成正比，在每個圓形像素單元中，梯度信息被歸劃到8個方向，使用(1+3×8)×8＝200維的向量來表示特征描述符；步驟8判斷mr、ml與τmax{mr，ml}的關(guān)系，如果滿足mr＞τmax{mr，ml}，其中τ為閾值，那么特征描述符將從內(nèi)向外、順時針進行編碼；如果滿足mr＞τmax{mr，ml}，那么特征描述符將從內(nèi)向外、逆時針進行編碼。
全文摘要
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于DAISY的具有鏡面翻轉(zhuǎn)不變性的特征提取和描述方法，包括下列步驟(1)對輸入的圖像進行高斯核卷積處理；(2)對圖像繼續(xù)進行高斯差處理，檢測其極值點；(3)篩選特征點；(4)精確定位特征點位置；(5)確定每一個特征點的方向參數(shù)；(6)對分別以主方向為分界線的兩側(cè)的梯度模值求和；(7)組織高斯權(quán)值窗口里的像素單元，進行編碼和歸一化操作，從而生成對圖像的描述數(shù)據(jù)。本發(fā)明增加了特征提取和描述方法對鏡面成像問題的健壯性，擴展了計算機視覺的應(yīng)用領(lǐng)域。
文檔編號G06K9/46GK101630365SQ20091006916
公開日2010年1月20日 申請日期2009年6月5日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月5日
發(fā)明者劉晗宇, 慶 徐, 操曉春, 靖 李, 郭曉杰 申請人:天津大學(xué)