【技术实现步骤摘要】
一种基于点线特征描述的两阶段多模图像匹配方法
[0001]本专利技术属于图像特征提取和匹配
,具体涉及一种基于点线特征描述的两阶段多模图像匹配方法
。
技术介绍
[0002]多模图像匹配是多模图像融合处理的重要前提,旨在将不同成像设备在不同成像条件下获取的,关于同一场景的两幅或多幅图像进行对应
。
由于多模图像的成像机理和成像条件不同,导致图像之间存在较大的成像灰度
、
分辨率,甚至图像背景内容差异,为多模图像的匹配带来了严峻的挑战
。
[0003]基于特征的匹配方法通过从两幅图像中提取图像特征作为匹配基元来确定参考图像和待匹配图像之间的对应关系,因其具有较高的计算效率,以及对图像之间的旋转和尺度变化具有较好的鲁棒性,受到广泛关注和研究
。
[0004]最具代表性的特征匹配算法是
Lowe
提出的
SIFT
算法
(D.G.Lowe,Distinctive Image Features from Scale
‑
Invariant Keypoints,International Journal of Computer Vision 60(2)(2004)91
‑
110.)
,该算法在自然图像匹配中得到了广泛的应用,为后续基于特征的图像匹配算法提供了基本思路,但是在多模图像匹配应用中性能不佳
。
在该算法的基础之上,
Chen
等 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于点线特征描述的两阶段多模图像匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤
1、
分别计算参考图像和待匹配图像中每个像素点处的相位一致性最小矩和最大矩;步骤
2、
分别从最小矩图和最大矩图中提取原输入图像的特征点和直线段;步骤
3、
对于图像中的每个特征点,构造其直线段上下文描述符,并对特征点进行聚类,形成特征点类;步骤
4、
通过对比两幅图像中各特征点类的中心描述向量的相似度实现特征点类匹配;步骤
5、
对于匹配的两组特征点类内的每个特征点,构造其相位一致性最大响应方向直方图描述符;步骤
6、
对于匹配的两组特征点类内的每一对特征点,计算特征描述符的相似度,并进行双向特征匹配,得到最终图像匹配结果
。2.
根据权利要求1所述的一种基于点线特征描述的两阶段多模图像匹配方法,其特征在于,在所述步骤1中,计算相位一致性最小矩和最大矩的具体过程如下:步骤1‑
1、
利用
Log
‑
Gabor
滤波器对输入图像进行卷积,并基于
Kovesi
算法计算输入图像各像素点处在各方向下的相位一致性;步骤1‑
2、
计算图像每个像素点变量
a、b、c
,进而计算出每个像素点的相位一致性最小矩和最大矩
。3.
根据权利要求2所述的一种基于点线特征描述的两阶段多模图像匹配方法,其特征在于,在所述步骤2中,采用
Harris
‑
Affine
算法从最小矩图中提取特征点,采用
LSD
算法从最大矩图中提取直线段
。4.
根据权利要求3所述的一种基于点线特征描述的两阶段多模图像匹配方法,其特征在于,在所述步骤3中,计算直线段上下文描述符和进行特征点聚类的具体过程如下:步骤3‑
1、
由步骤2可得原输入图像中的特征点集合和直线段集合,分别记为和其中
n
c
和
n
l
表示提取的特征点个数和直线段个数;对于特征点集合中的任一特征点
c
i
,直线段
l
j
相对于该特征点的位置表示为
w
ij
=
(
α
ij
,
β
ij
)
,其中
α
ij
为特征点
c
i
到直线段
l
j
的垂线与特征点
c
i
主方向的夹角,
β
ij
为直线段
l
j
和特征点
c
i
主方向的夹角;步骤3‑
2、
对于所有的直线段
l
j
(j
=
1,2,
…
,n
l
)
,计算描述向量
w
ij
,则特征点
c
i
与所有直线段的位置关系为步骤3‑
3、
将
α
的取值范围
【专利技术属性】
技术研发人员:王正兵,张科琪,冯旭刚,张哲贤,赵远,
申请(专利权)人:安徽工业大学,
类型:发明
国别省市:
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