基于距离变换划分的不规则区域自动匹配方法组成比例

本发明专利技术涉及一种基于距离变换划分的不规则区域自动匹配方法，包括：采集图像并输入计算机；利用已有技术提取图像中的不规则区域；计算不规则区域内各点的距离变换；利用各点的距离变换对不规则区域进行子区域划分；计算不规则区域内各点的旋转不变特征向量；计算不规则区域的匹配描述子；利用匹配描述子并基于双向匹配原则进行匹配。相比于已有方法，本发明专利技术提供的方法不仅更为简单，而且具有更优性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉中的图像特征自动匹配领域，尤其涉及一种不规则特征区域自动匹配方法。
技术介绍
特征匹配技术在图像检索、物体识别、视频跟踪以及增强现实等诸多领域有着重要应用。近些年来，以尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)技术的提出为标志，图像特征点自动匹配技术取得了较大进展；以最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,简称MSER)技术为标志，图像特征区域自动检测技术也取得了较大进展。但是，如何匹配诸如MSER区域这类具有不规则形状的区域，是目前亟需解决的重要问题。目前已有方法主要采用形状拟合的方式解决不规则区域的匹配问题首先将不规则区域的形状拟合为规则形状，如椭圆、平行四边形等；然后在规则形状上构造区域描述子；最后利用区域描述子进行区域匹配。在对MSER区域进行匹配时，首先将原始不规则的MSER区域拟合为椭圆，然后使用SIFT描述子进行匹配。但是，将不规则区域的形状拟合为规则形状的过程会产生拟合误差，导致匹配的准确性不高。为解决这个问题，中国专利技术专利ZL2010101548231提出了一种基于蜘蛛网划分的不规则区域匹配方法，该方法将不规则区域的邻域从里到外划分为三层，并将每层进一步沿圆周方向划分为若干子区域，克服了形状拟合误差问题。但该方法进行区域划分过程较为复杂，且最大对称位置与主方向的计算环节可能会带来一定的误差。
技术实现思路
本专利技术主要解决数字图像中不规则区域自动匹配问题，目的是提供一种不需要进行形状拟合，简单且具有更优性能的不规则区域自动匹配方法。为实现本目的，本专利技术提供的包括以下步骤步骤SI :从不同角度采集同一场景不同图像并输入计算机；步骤S2 :利用已有不规则特征区域提取技术提取图像中的不规则区域；步骤S3 :计算不规则区域内各点的距离变换；步骤S4 :利用各点的距离变换对不规则区域进行子区域划分；步骤S5 :利用不规则区域的平均梯度与各点的高斯梯度进行线性运算获得区域内各点的旋转不变特征向量；步骤S6 :通过计算各点旋转不变特征向量的均值向量与标准差向量获得不规则区域的匹配描述子；步骤S7 :利用匹配描述子并基于双向匹配原则进行区域匹配。本专利技术提供的基于距离变换的不规则区域自动匹配方法，既不需要对不规则区域、进行规则形状拟合，也不需要进行最大对称位置与主方向计算，而是利用距离变换能够度量各点到边界距离的性质，根据区域内各点的距离变换大小将区域内各点划分为若干层。该过程既克服了形状拟合误差、又避免了最大对称位置与主方向计算环节可能引入的误差，并且在其他的步骤中也不会有显著的误差引入，相对于现有的不规则区域匹配方法，本专利技术不仅更为简单而且具有更优性能。附图说明图I所示为本专利技术的流程图。具体实施例方式如图I所示为本专利技术的流程图。本专利技术提供的不规则区域自动匹配方法主要步骤包括采集图像并输入计算机；利用已有技术提取图像中的不规则区域；计算不规则区域内各点的距离变换；利用各点的距离变换对 区域进行子区域划分；计算区域内各点的旋转不变特征向量；计算区域的匹配描述子；利用匹配描述子并基于双向匹配原则进行区域匹配。各步骤的具体实施细节如下步骤SI :从不同角度采集同一场景不同图像并输入计算机；步骤S2 :利用已有不规则特征区域提取技术提取图像中的不规则区域，如使用MSER技术；步骤S3 :对于图像中提取的任一不规则区域G内一点P，利用沉⑷二宏坦妝-尸I)计算点P处的距离变换，其中宏坦(|2_-尸I)表示图像中不属于区域G内的点到点P的最小距离；步骤S4 :对所述区域G进行子区域划分，具体方式为记区域G中各点距离变换的最大值为TMax，将区间均匀划分为K个子区间[Ti，Ti+1)，i = 1，2，...，K，其中^ 一 1)XZ^L，K的取值范围为6-8 ;根据区域G内各点距离变换大小与子区间的对应关 K系将区域G中各像素点划分为K个子集合=Gi = Ixj =Ti ( DT(Xj) ( Ti+1}，I彡i彡K ;步骤S5 :计算所述区域G内各点的旋转不变特征向量，具体方式为记区域G的平均梯度方向对应的单位向量为dA = [dA1，dA2]，记dA顺时针旋转90度方向对应的单位向量为dE = [dE1, dE2];记区域G内任一点X的高斯梯度Vf(Z) = [/AxXfAx^，将Vf(X)分别与向量dA、dK进行线性运算获得点X的旋转不变特征向量V(X) = [V1(X), V2(X)],其中V1(X)=fx (X) · dA1+fy (X) · dA2> V2 (X) = fx (X) · dE1+fy (X) · dE2 ；步骤S6 :计算所述区域G的匹配描述子，具体方式为步骤S4将区域G按所述方式划分为K个子区域G1, G2,...，Gk后，记子区域Gi包含的像素个数为N⑴，计算Gi内各像素旋转不变特征向量的均值与标准差分别获得子区域Gi的均值描述向量％ = MeaniV(X1)，V(X2),.. ,V(XN(i))}与标准差描述向量 Si = StdiV(X1)jV(X2),... ,V(XN(i))};将1(个子区域的均值描述向量与标准差描述向量分别组成一个向量，可获得区域G的均值描述向量与标准差描述向量M= [M1, M2,... MJ，S = [S1, S2,... Sk]，分别对均值描述向量与标准差描述向量进行归一化获得区域G的均值标准差描述向量MS= [M/I ImI |，s/1 s I]，最后再次进行归一化处理获得区域G的匹配描述子Des = MS/ IlSlI;步骤S7 :利用匹配描述子并基于双向匹配原则进行区域匹配，具体方式如下对于第I幅图像中任一不规则区域G，如果第2幅图像的所有不规则区域中G'是与G的匹配描述子之间欧式距离最小的区域，同时第I幅图像的所有不规则区域中G是与G'的匹配描述子之间欧式距离最小的区域，则将G，G'确定为一对匹配区域。本专利技术提供的基于距离变换的不规则区域自动匹配方法，既不需要对不规则区域进行规则形状拟合，也不需要进行最大对称位置与主方向计算，而是利用距离变换能够度量各点到边界距离的性质，根据区域内各点的距离变换大小将区域内各点划分为若干层。该过程既克服了形状拟合误差、又避免了最大对称位置与主方向计算环节可能引入的误 差，并且在其他的步骤中也不会有显著的误差引入，相对于现有的不规则区域匹配方法，本专利技术不仅更为简单而且具有更优性能。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1. 一种基于距离变换划分的不规则区域自动匹配方法，其特征在于，包括 步骤Si:从不同角度采集同一场景不同图像并输入计算机； 步骤S2 :利用已有不规则特征区域提取技术提取图像中的不规则区域，如使用MSER技术； 步骤S3 :对于图像中提取的任一不规则区域G内一点P，利用DT(P) =算点P处的距离变换，其中-0)表示图像中不属于区域G内的点到点P的最小距离；步骤S4:对所述区域G进行子区域划分，具体方式为记区域G中各点距离变换的最大值为TMax，将区间[O，TMax]均匀划分为K个子区间[Ti, Ti+1)，i = 1,2, ...，K，其中 T1 = (ζ_-1)χ^，K的取值范围为6-8 ;根据区域G内各点距离变换大小与子区间的对应关系将区域G中各像素点划分为K个子集合=Gi = Ixj =Ti ( DT(Xj) ( Ti+Ι}，I彡i彡K ; 步骤S5 :计算所述区域G内各点的旋转不变特征向量，具体方式为记区域G的平均梯度方向对应的单位向量为dA= [dA1，dA2]，记dA顺时针旋转90度方向对应的单位向量为dK=[dE1, dE2];记区域G内任一点X的高斯梯度W(Z) = K(Z),//Z)]，将Vf(X)分别与向量dA、dK进行线性运算获得点X的旋转不变特征向量V(X) = [V1(X), V2(X)],其中V1(X)=fx (X) · dA1+f...

【专利技术属性】
技术研发人员：王志衡，刘红敏，霍占强，贾宗璞，李莹莹，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：