多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法技术

本发明专利技术涉及一种多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法，包括图像获取步骤、图像特征点检测步骤、区域描述子构建步骤和图像特征描述步骤，图像获取步骤中，采集45

【技术实现步骤摘要】
多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法


[0001]本专利技术属于图像处理
，涉及轨道车辆的图像处理技术，具体地说，涉及一种多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法。

技术介绍

[0002]图像特征提取是图像处理与图形辨识的一个重要环节。在图像识别、图像匹配及图像校正处理中，通过区域特征提取与区域描述子找相对应的特征点，进而进行图像深度处理。然而，图像处理时获取的图像，通常会存在旋转、位移、亮度或者视角等变化，若要克服这些变化准确找出特征点的匹配，则必须从特征点周围感兴趣的范围内，提取出强健特征来构建出具有稳定描述性的区域描述子，通过区域描述子找出匹配的图像特征点，实现图像特征提取。目前，常用的图像特征提取方法为尺度不变特征转换算法(简称：SIFT)，该算法具有良好特征点提取匹配的区域描述子，然而其存在特征计算复杂且维度高、速度慢的缺点。针对此问题，国内外学者进行了一系列的研究，提出了PCA
‑
SIFT算法、GLOH算法、LBP算法、CS
‑
LBP算法等图像特征提取方法。其中：PC本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法，其特征在于，其具体步骤为：图像获取步骤：从转向架零部件带有标识的一面前方在45
‑
135度视角范围内选取任意三个角度采集图像，得到不同尺度的图像；图像特征点检测步骤：在不同尺度的图像上进行哈里斯角点检测，找出图像中的候选特征点，对候选特征点进行拉普拉斯极值检测，找出极值检测完的候选特征点中的最大值作为最终的图像特征点；区域描述子构建步骤：计算图像特征点的方位，以图像特征点的主方向为基准，将以图像特征点为中心的图像区块进行旋转，使其与图像特征点的主方向一致，在旋转后的图像区块上采用强度域特征与频域特征融合的方式构建区域描述子；图像特征描述步骤：将强度域与频域融合特征描述匹配，图像特征提取完成。2.如权利要求1所述的多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法，其特征在于，图像特征点检测步骤中，在不同尺度的图像上进行哈里斯角点检测的具体步骤为：对图像进行高斯模糊，得到高斯模糊图像；以标准差σ＝1.5，在尺度为s
n
＝σ
n
,n＝1,2,3的三个不同尺度高斯模糊图像上分别做哈里斯角点检测，检测表达式为：Corn
ity
＝det(C(x,s
n
)
‑
αtrace(C(x,s
n
))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)式中，Corn
ity
为角点强度值，det为行列式值；α为常数；trace为矩阵的迹数；C(x,s
n
)为一个二阶矩阵，其定义为：式中，L
x
(x,s
n
)表示点x在s
n
尺度图像上水平方向的梯度，L
y
(x,s
n
)表示点x在尺度图像s
n
上水平方向与垂直方向的梯度；利用表达式(1)对每个尺度图像中的点x，都能计算出一个角点强度值Corn
ity
；将每个点x的角点强度值Corn
ity
与其临近5
×
5区域内的角点强度值Corn
ity
作比较，找出区域内的最大值，作为候选特征点x
candidate
。3.如权利要求2所述的多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法，其特征在于，图像特征点检测步骤中，对候选特征点进行拉普拉斯极值检测的具体步骤为：从各个图像中找出候选特征点x
candidate
后，对候选特征点x
candidate
及其周围的8个邻居，即每张图像9个点，总共27个点分别通过公式(3)进行拉普拉斯运算，得到3个候选特征点x
candidate
和其余24个临近点的极值，公式(3)表示为：式中，L
Lap
为候选特征点x
candidate
进行拉普拉斯运算之后得到的极值，L
xx
(x
candidate
,s
n
)为候选特征点x
candidate
在s
n
尺度图像上水平方向的二阶导数，L
yy
(x
candidate
,s
n
)为候选特征点x
candidate
在s
n
尺度图像上垂直方向的二阶导数。4.如权利要求3所述的多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法，其特征在于，图像特征点检测步骤中，找出极值检测完的候选特征点中的最大值作为最终的
图像特征点的具体步骤为：对拉普拉斯极值检测完的候选特征点x
candidate
进行滤除，去除对比度低的候选特征点和位于图像边缘上的候选特征点；比较候选特征点x
candidate
与24个临近点经过公式(3)计算出的极值，若此时候选特征点x
candidate
具有最大的极值，则该候选特征点x
candidate
为最终的图像特征点。5.如权利要求4所述的多视角强度域与频域融合的转向架标识图像特征提取方法，其特征在于，图像特征点检测步骤中，对拉普拉斯极值检测完的候选特征点x
candidate
进行滤除的具体步骤为：使用泰勒级数展开式将候选特征点x
candidate
展开，其表达式为：式中，L
Lap
(x
candidate
)为高斯函数差分值，T为转置矩阵；依据泰勒级数展开式，进行候选特征点修正，则有：式中，为根...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜杰伟，展旭和，张涛，王海涛，金泰木，赵明花，
申请(专利权)人：国家高速列车青岛技术创新中心，
类型：发明
国别省市：