一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法技术

本发明专利技术提供一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，涉及图像处理技术领域，对获取的原图像利用直方图均衡化与暗通道先验理论，构建出一种光照不变的颜色空间，在构造出的光照不敏感颜色空间中，采用AKAZE算法提进行快速多尺度特征提取，生成特征点描述向量，所提出的方法在特征提取数量、匹配正确率、光照鲁棒性上稳定性极高，且能够有效应对剧烈的光照变化，非常适用于图像识别、图像匹配等领域。域。域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法。

技术介绍

[0002]图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像的匹配；然而，由于现实环境光照变化的复杂性导致的特征点提取不准确等缺点，单纯的不做任何处理地提取图像特征点，效果并不理想，匹配效率较低、受光照影响较大。随之而来，特征点提取与匹配可应用图像配准、三维跟踪注册等领域；因此，实现一种光照鲁棒性较好的特征点提取方法是一个重要的研究方向。
[0003]图像光照不变颜色空间处理的目的是将去除光照变化对图像特征点提取的影响。这样可以更好的降低光照对图像特征点提取的影响，成为准确提取图像特征点信息的关键步骤之一。

技术实现思路

[0004]针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，包括以下步骤：
[0005]步骤1：获取预处理的原图像；
[0006]步骤2：对原图像进行光照不变颜色空间的转换，包括对比度受限的自适应直方图均衡化处理、暗通道先验处理，得到光照不变颜色空间图像；
[0007]步骤3：利用AKAZE特征点提取方法提取光照不变颜色空间图像中的特征点，生成特征点描述向量。
[0008]所述对比度受限的自适应直方图均衡化处理，包括：
[0009]步骤2.1：对原图像进行子块的划分，得到每个子块的灰度直方图；
[0010]步骤2.2：确定每个子块的灰度直方图需要被剪切的实际剪切极限值N
CL
；
[0011]步骤2.3：根据实际剪切极限值N
CL
剪切每个子块的灰度直方图，并对子块中的像素点进行重新分配；
[0012]步骤2.4：对像素重新分配后的每个子块分别进行直方图均衡化处理；
[0013]步骤2.5：对原图像中的每个像素进行灰度值重构，得到灰度值重构后的图像。
[0014]所述步骤2.2包括：
[0015]步骤2.2.1：根据平均分配值N
av
，将每个子块的像素个数平均分配到每个灰度级中，其中平均分配值N
av
表示为：
[0016][0017]式中，表示每个子块在X轴方向上的像素个数，表示每个子块在Y轴方
向上的像素个数，N
gray
表示每个子块的灰度级数量；
[0018]步骤2.2.2：利用公式(2)计算出每个子块对应的灰度直方图需要被剪切的实际剪切极限值N
CL
，
[0019]N
CL
＝N
clip
·
N
av
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0020]式中，N
clip
表示剪切受限系数，用来限定每个灰度级所包含的像素数。
[0021]所述步骤2.3中对像素点重新分配，包括：
[0022]步骤2.3.1：将剪切后剩余的像素数目重新分配到每个灰度直方图对应的灰度级中，定义剩余像素重新分配后第i个灰度级中的像素数为H(i)，其中i＝1,2,
…
I，I表示原图像包含的总灰度级数量；
[0023]步骤2.3.2：利用公式(3)计算每个灰度级平均的剪切像素数N
acp
，
[0024][0025]式中，N
gray
表示每个子块的灰度级数量；
[0026]步骤2.3.3：按照预设分配原则重新确定每个灰度级中的最终像素数，得到像素最终确定后的子块，所述预设分配原则为：如果第i个灰度级中的像素数H(i)>H
CL
，则第i个灰度级分配的像素数为N
CL
，如果第i个灰度级下的像素数H(i)≤H
CL
，则第i个灰度级分配的像素数为(H(i)+N
gray
)。
[0027]所述步骤2.5包括：
[0028]步骤2.5.1：将每个子块的中心点作为参考点，并计算每个中心点的灰度值；
[0029]步骤2.5.2：采用双线性插值的方法对图像中的每一个像素做灰度线性插值，得到灰度值重构后的图像。
[0030]所述暗通道先验处理，包括：
[0031]步骤2-1.1：根据公式(4)给出的暗通道计算公式，得到暗通道图像，首先在暗通道图像中选取暗通道中0.1％最亮像素，然后在0.1％最亮像素中选取亮度值最大的像素作为大气光的估计值A；
[0032][0033]式中，J
dark
(x)表示暗通道图像，y表示以像素点x为中心的图像块，c∈{r,g,b}表示RGB三个颜色通道中的一个通道，J
c
(y)表示图像中像素的颜色通道中的灰度值；
[0034]步骤2-1.2：对公式(5)所示的有雾模型两边进行两次最小值处理，结合暗通道计算公式，得到透射率的估计值
[0035]I(x)＝J(x)t(x)+A(1-t(x))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0036][0037]式中，I(x)表示灰度值重构后的图像，J(x)表示待求解的光照不变颜色空间图像，表示透射率的估计值，y表示以像素点x为中心的图像块，c∈{r,g,b}表示RGB三个颜色通道中的一个通道；
[0038]步骤2-1.3：将I(x)、的值带入公式(4)得到待求解的光照不变颜色空间图像J
(x)，
[0039][0040]式中，t0表示透射率的下限值，为了避免最终的去雾结果中包含噪声。
[0041]所述步骤3包括：
[0042]步骤3.1：在光照不变颜色空间图像上构建非线性尺度空间；
[0043]步骤3.2：对非线性尺度空间进行Hessian局部极大值检测，寻找特征点，并对像素进行精定位；
[0044]步骤3.3：计算每个特征点的主方向；
[0045]步骤3.4：采用M-LDB描述符生成特征点描述向量。
[0046]所述步骤3.1包括：
[0047]步骤3.1.1：计算待构建的非线性尺度空间的尺度参数；
[0048]步骤3.1.2：将所有以像素作为单位的尺度参数转换成以时间为单位来表示尺度参数；
[0049]步骤3.1.3：利用FED算法构建非线性尺度空间。
[0050]所述步骤3.2包括：
[0051]步骤3.2.1：在非线性尺度空间上，将每个像素点与周边8个以及上下尺度各9个一共26个像素计算不同尺度归一化后的Hessian值并且进行比较，得到Hessian的局部最大值，即检测到的特征点；
[0052]步骤3.2.2：根据特征点的位置，利用泰勒展开公式进行像素精定位。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取预处理的原图像；步骤2：对原图像进行光照不变颜色空间的转换，包括对比度受限的自适应直方图均衡化处理、暗通道先验处理，得到光照不变颜色空间图像；步骤3：利用AKAZE特征点提取方法提取光照不变颜色空间图像中的特征点，生成特征点描述向量。2.根据权利要求1所述的一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，其特征在于，所述对比度受限的自适应直方图均衡化处理，包括：步骤2.1：对原图像进行子块的划分，得到每个子块的灰度直方图；步骤2.2：确定每个子块的灰度直方图需要被剪切的实际剪切极限值N
CL
；步骤2.3：根据实际剪切极限值N
CL
剪切每个子块的灰度直方图，并对子块中的像素点进行重新分配；步骤2.4：对像素重新分配后的每个子块分别进行直方图均衡化处理；步骤2.5：对原图像中的每个像素进行灰度值重构，得到灰度值重构后的图像。3.根据权利要求2所述的一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，其特征在于，所述步骤2.2包括：步骤2.2.1：根据平均分配值N
av
，将每个子块的像素个数平均分配到每个灰度级中，其中平均分配值N
av
表示为：式中，表示每个子块在X轴方向上的像素个数，表示每个子块在Y轴方向上的像素个数，N
gray
表示每个子块的灰度级数量；步骤2.2.2：利用公式(2)计算出每个子块对应的灰度直方图需要被剪切的实际剪切极限值N
CL
，N
CL
＝N
clip
·
N
av
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)式中，N
clip
表示剪切受限系数，用来限定每个灰度级所包含的像素数。4.根据权利要求2所述的一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，其特征在于，所述步骤2.3中对像素点重新分配，包括：步骤2.3.1：将剪切后剩余的像素数目重新分配到每个灰度直方图对应的灰度级中，定义剩余像素重新分配后第i个灰度级中的像素数为H(i)，其中i＝1,2,
…
I，I表示原图像包含的总灰度级数量；步骤2.3.2：利用公式(3)计算每个灰度级平均的剪切像素数N
acp
，式中，N
gray
表示每个子块的灰度级数量；步骤2.3.3：按照预设分配原则重新确定每个灰度级中的最终像素数，得到像素最终确定后的子块，所述预设分配原则为：如果第i个灰度级中的像素数H(i)>H
CL
，则第i个灰度级分配的像素数为N
CL
，如果第i个灰度级下的像素数H(i)≤H
CL
，则第i个灰度级分配的像素数
为(H(i)+N
gray
)。5.根据权利要求2所述的一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，其特征在于，所述步骤2.5包括：步骤2.5.1：将每个子块的中心点作为参考点，并计算每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：高天寒，董傲霜，薛詠元，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：