一种旋转不变多源影像局部特征描述方法、系统和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种旋转不变多源影像局部特征描述方法、系统和装置。该方法基于多尺度多方向的log Gabor滤波器构建旋转不变多源影像局部特征匹配的描述符，该描述符不仅能适应非线性亮度变化引起的多源影像间的差异，而且对噪声有一定的抑制作用，同时还能适应影像间的几何变化，例如平移与旋转等变化，从而保证描述符具有更强的鲁棒性，使该描述符对支持旋转不变性的局部特征描述方法更为准确与高效。

A rotation invariant multi source image local feature description method, system and device

The invention relates to a rotation invariant multi-source image local feature description method, system and device. This method constructs a local feature matching descriptor based on multi-scale and multi-direction log Gabor filter. The descriptor can not only adapt to the difference between multi-source images caused by non-linear brightness change, but also restrain noise to some extent, and also adapt to geometric changes between images, such as flat. Shift and rotation changes ensure that the descriptor has stronger robustness, which makes the descriptor more accurate and efficient for local feature description methods supporting rotation invariance.

【技术实现步骤摘要】
一种旋转不变多源影像局部特征描述方法、系统和装置
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种旋转不变多源影像局部特征描述方法、系统和装置。
技术介绍
随着计算机技术和传感器技术的不断进步，对同一场景可以使用多种类型的传感器获取影像信息，我们称这类影像为多源影像。为了充分利用多源影像信息，需要通过配准和融合将多源影像校正到统一的坐标系下，而影像匹配又是配准的关键步骤，直接影响配准和融合的质量。由于各种传感器的工作原理、成像特性等存在差异，导致同一场景在多源影像中可能存在不同程度的辐射差异和几何变化，给影像匹配带来极大挑战。现有的多源影像匹配方法大致分为两类：基于区域的方法和基于特征的匹配方法。基于区域的匹配方法，包括互相关、互信息和HOPC等，可以获得较高的匹配精度，但该方法只对平移变换有效，对平移变换之外的几何变换匹配效果不佳。为了适应影像的不连续、阴影和遮挡等问题，一般需要使用较大的模板来保证匹配的精度，同时匹配的时间消耗也较大。基于特征的匹配方法，除了特征点检测外，还需要进行局部特征描述和相似性测度实现特征点之间的匹配，主要通过构建局部不变特征描述符来进行匹配，大多数的特征提取算法都是基于影像梯度信息进行特征描述，如SIFT、SURF、HOG和ORB等描述符，但这些描述符对影像之间的非线性亮度差异变化较为敏感，存在一定的局限性。而利用边缘特征(EOH)、轮廓特征(ShapeContext)、结构信息(LSS)进行局部特征描述时，虽然在一定程度上解决了非线性亮度问题，但受噪声影响较大，通常只适用于图像之间差异较小的情况，且不具备旋转不变性。现有的支持旋转不变性的局部特征描述方法中，SIFT、SURF等主要通过计算主梯度方向来获取主方向，并根据主方向来实现旋转不变性，但不适合具有非线性亮度差异的多源影像，且该方法存在一定的角度误差。PIIFD通过梯度反转获取主方向，但该方法依然存在角度误差，导致匹配精度下降。而LIOP在计算过程中不需要主方向，而是通过灰度值排序，进行group分组获取空间结构信息，实现旋转不变性描述，但该方法仅适用于具有线性亮度变化的灰度图像，不适合具有非线性亮度变化的图像，且该方法对噪声较为敏感。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种旋转不变多源影像局部特征描述方法、系统和装置。第一方面，本专利技术提供了一种旋转不变多源影像局部特征描述方法，该方法包括：步骤1，在图像上确定圆形检测区域；步骤2，利用logGabor滤波器对所述圆形检测区域进行卷积，获得多尺度多方向的奇对称小波响应，并根据所述奇对称小波响应确定每个方向下的所有尺度响应之和；步骤3，利用所述圆形检测区域内每个点的每个方向下的所述所有尺度响应之和确定每个点的结构张量矩阵，通过奇异值分解所述结构张量矩阵获得特征值和主特征向量，并利用所述特征值和所述主特征向量获得一致性值和方向值；步骤4，利用所述一致性值和所述方向值进行共线一致性增强，获得所述圆形检测区域的共线一致性增强特征图；步骤5，采用对数极坐标变换将所述共线一致性增强特征图划分为多个由多条径向射线和多个同轴圆分割得到的子区域，获得每个所述子区域的特征图的统计直方图，对每个所述统计直方图进行一维离散傅里叶变换并对响应幅值归一化，获得子特征向量；步骤6，依照逆时针顺序，将所有所述子区域对应的所述子特征向量连接在一起，获得具有旋转不变性的作为所述圆形检测区域的特征描述符的特征向量。第二方面，本专利技术提供了一种旋转不变多源影像局部特征描述系统，该系统包括：获取模块，用于在图像上确定圆形检测区域；第一处理模块，用于利用logGabor滤波器对所述圆形检测区域进行卷积，获得多尺度多方向的奇对称小波响应，并根据所述奇对称小波响应确定每个方向下的所有尺度响应之和；第二处理模块，用于利用所述圆形检测区域内每个点的每个方向下的所述所有尺度响应之和确定每个点的结构张量矩阵，通过奇异值分解所述结构张量矩阵获得特征值和主特征向量，并利用所述特征值和所述主特征向量获得一致性值和方向值；第三处理模块，用于利用所述一致性值和所述方向值进行共线一致性增强，获得所述圆形检测区域的共线一致性增强特征图；第四处理模块，用于采用对数极坐标变换将所述共线一致性增强特征图划分为多个由多条径向射线和多个同轴圆分割得到的子区域，获得每个所述子区域的特征图的统计直方图，对每个所述统计直方图进行一维离散傅里叶变换并对响应幅值归一化，获得子特征向量；第五处理模块，用于依照逆时针顺序，将所有所述子区域对应的所述子特征向量连接在一起，获得具有旋转不变性的作为所述圆形检测区域的特征描述符的特征向量。第三方面，本专利技术提供了一种旋转不变多源影像局部特征描述装置，包括存储器和处理器，所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当读取所述存储器存储的所述计算机程序时，执行上述的旋转不变多源影像局部特征描述方法。第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上述的旋转不变多源影像局部特征描述方法。本专利技术提供的旋转不变多源影像局部特征描述方法、系统和装置的有益效果是，基于多尺度多方向的logGabor滤波器构建旋转不变多源影像局部特征匹配的描述符，该描述符不仅能适应非线性亮度变化引起的多源影像间的差异，而且对噪声有一定的抑制作用，同时还能适应影像间的几何变化，例如平移与旋转等变化，从而保证描述符具有更强的鲁棒性，使该描述符对支持旋转不变性的局部特征描述方法更为准确与高效。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例的一种旋转不变多源影像局部特征描述方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例的logGabor在频域下8个方向的滤波器示意图；图3为本专利技术实施例的logGabor在空域下的奇对称小波示意图；图4为本专利技术实施例的一致性值和方向值示意图；图5为本专利技术实施例的共线一致性增强的角度划分示意图；图6为本专利技术实施例的一组可见光与红外图像的同名区域和对应的共线一致性增强特征图；图7为本专利技术实施例的对数极坐标变换的子空间划分图；图8为本专利技术实施例的一种旋转不变多源影像局部特征描述系统的结构框图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。如图1所示，本专利技术实施例的一种旋转不变多源影像局部特征描述方法包括：步骤1，在图像上确定圆形检测区域。步骤2，利用多尺度多方向的logGabor滤波器对所述圆形检测区域进行卷积，获得多尺度多方向的奇对称小波响应，并根据所述奇对称小波响应确定每个方向下的所有尺度响应之和。步骤3，利用所述圆形检测区域内每个点的每个方向下的所述所有尺度响应之和确定每个点的结构张量矩阵，通过奇异值分解所述结构张量矩阵获得特征值和主特征向量，并利用所述特征值和所述主特征向量获得一致性值和方向值。步骤4，利用所述一致性值和所述方向值进行共线一致性增强，获得所述圆形检测区域的共线一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种旋转不变多源影像局部特征描述方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，在图像上确定圆形检测区域；步骤2，利用log Gabor滤波器对所述圆形检测区域进行卷积，获得多尺度多方向的奇对称小波响应，并根据所述奇对称小波响应确定每个方向下的所有尺度响应之和；步骤3，利用所述圆形检测区域内每个点的每个方向下的所述所有尺度响应之和确定每个点的结构张量矩阵，通过奇异值分解所述结构张量矩阵获得特征值和主特征向量，并利用所述特征值和所述主特征向量获得一致性值和方向值；步骤4，利用所述一致性值和所述方向值进行共线一致性增强，获得所述圆形检测区域的共线一致性增强特征图；步骤5，采用对数极坐标变换将所述共线一致性增强特征图划分为多个由多条径向射线和多个同轴圆分割得到的子区域，获得每个所述子区域的特征图的统计直方图，对每个所述统计直方图进行一维离散傅里叶变换并对响应幅值归一化，获得子特征向量；步骤6，依照逆时针顺序，将所有所述子区域对应的所述子特征向量连接在一起，获得具有旋转不变性的作为所述圆形检测区域的特征描述符的特征向量。

【技术特征摘要】
1.一种旋转不变多源影像局部特征描述方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1，在图像上确定圆形检测区域；步骤2，利用logGabor滤波器对所述圆形检测区域进行卷积，获得多尺度多方向的奇对称小波响应，并根据所述奇对称小波响应确定每个方向下的所有尺度响应之和；步骤3，利用所述圆形检测区域内每个点的每个方向下的所述所有尺度响应之和确定每个点的结构张量矩阵，通过奇异值分解所述结构张量矩阵获得特征值和主特征向量，并利用所述特征值和所述主特征向量获得一致性值和方向值；步骤4，利用所述一致性值和所述方向值进行共线一致性增强，获得所述圆形检测区域的共线一致性增强特征图；步骤5，采用对数极坐标变换将所述共线一致性增强特征图划分为多个由多条径向射线和多个同轴圆分割得到的子区域，获得每个所述子区域的特征图的统计直方图，对每个所述统计直方图进行一维离散傅里叶变换并对响应幅值归一化，获得子特征向量；步骤6，依照逆时针顺序，将所有所述子区域对应的所述子特征向量连接在一起，获得具有旋转不变性的作为所述圆形检测区域的特征描述符的特征向量。2.根据权利要求1所述的旋转不变多源影像局部特征描述方法，其特征在于，所述步骤1的具体实现为：获取所述图像上的特征点，其中，所述特征点的邻域为正方形区域，以所述正方形区域的中心为圆心，以所述正方形区域的边长的一半为半径，确定所述圆形检测区域。3.根据权利要求2所述的旋转不变多源影像局部特征描述方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.1，根据第一公式确定所述奇对称小波响应，所述第一公式为：其中，I(x，y)为二维图像输入信号，和分别表示尺度编号为n，方向编号为c的奇对称小波和偶对称小波，dnc(x，y)为奇对称小波响应，enc(x，y)为偶对称小波响应；步骤2.2，根据第二公式确定方向编号为c的方向下的所述所有尺度响应之和，所述第二公式为：其中，SAc为所有尺度响应之和，S为logGabor滤波器的尺度数量，n为尺度编号。4.根据权利要求3所述的旋转不变多源影像局部特征描述方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：步骤3.1，顺次选定所述圆形检测区域内任意一点q，根据第三公式确定点q的所述结构张量矩阵，所述第三公式为：其中其中，R为logGabor滤波器的方向数量，c为方向编号，θc为方向编号为c的方向下的角度值；步骤3.2，所述特征值包括λ1和λ2，根据第四公式确定λ1，根据第五公式确定λ2，根据第六公式确定主特征向量v1，所述第四公式为：所述第五公式为：所述第六公式为：步骤3.3，根据第七公式确定点q的一致性值cvalue，根据第八公式确定点q的方向值theta，所述第七公式为：cvalue＝λ1-λ2，所述第八公式为：theta＝atan2(2b，a-t)。5.根据权利要求4所述的旋转不变多源影像局部特征描述方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：步骤4.1，将点q对应的方向值归一化到[0，π)，并将归一化后点q的值L(q)对应的[0，π)分成N等份，标记为L(q)∈[1，2，3，...，N]；步骤4.2，根据第九公式确定点q在方向i上的任意圆形区域内的共线一致性值之和fi(q)，所述第九公式为：fi(q)＝∑q′∈N(q)|cos(L(q)-L(q′))|σ(L(q′)＝＝i)cvalue(q′)，其中，N(q)为以点q为中心的圆形区域，q′为q的邻域，cvalue(q′)为q′的一致性值，L(q′)为归一化后q′的值，当L(q′)＝＝i时，...

【专利技术属性】
技术研发人员：付志涛，蒋作，高明虎，郭晓可，于志强，梁志茂，
申请(专利权)人：云南民族大学，
类型：发明
国别省市：云南,53