基于DCCD-Laplace和SIFT描述符的快速影像匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于DCCD-Laplace和SIFT描述符的快速影像匹配方法，包含如下步骤：1、采用DCCD-Laplace提取影像上关键点，确定关键点的主方向，生成特征点；2、采用SIFT描述符对特征点进行描述；3、分别采用BBF（最近邻搜索算法）和RANSAC（随机取样一致性算法）对特征点进行粗匹配和精匹配。本发明专利技术中DCCD-Laplace可以快速地提取关键点，同时提取的关键点不仅对光照变化、旋转变化以及尺度变化具有不变性，而且还具有很强的抗噪声性，这使得本方法拥有快速的匹配速度和高精度的匹配结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像处理方法，特别涉及基于DCO) (DoubIe-CircIe-basedCorner Detector,基于双圆环的角点检测器)-Laplace和SIFT描述符的快速影像匹配方法。
技术介绍
目前的影像配准方法主要是靠人工提取同名点，对于大幅影像，势必会消耗大量的人力资源，同时由于感知偏差，提取的同名点之间会存在一定的偏差，这将直接影响影像配准的精度。影像匹配可以为影像自动配准的实现提供底层基础，因此，对于影像自动配准来说，一种快速及准确性高的影像匹配方法就显得尤为重要。影像匹配是自动寻找同名目标的过程，它可以分为基于区域灰度的匹配和基于特征的匹配。相对于基于区域灰度的匹配，基于特征的匹配可以获得更令人满意的匹配结果。SIFT是著名的基于特征的匹配算法，被广泛地应用于影像匹配，可以获得良好的匹配结果。SIFT描述符具有尺度、旋转和平移的不变性，同时对光照变化、仿射变化和三维投影变换也具有一定的鲁棒性，是获得良好匹配结果的关键。但是，SIFT在特征检测阶段提取的部分特征点可能会位于亮度只在一个方向变化的边缘上，这样的特征点容易受图像噪声和细碎纹理变化的影响，如果本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于DCCD?Laplace和SIFT描述符的快速影像匹配方法，其特征在于包括如下步骤：（1）建立影像尺度空间，利用角点检测器对每一层尺度影像进行粗检测，提取每一层尺度影像上的候选角点，再利用DCCD?Laplace对候选角点进行筛选得到稳定的关键点；（2）利用所述关键点的特征尺度、邻域的梯度及梯度方向确定关键点的主方向，生成特征点；（3）利用所述特征点的主方向、邻域的梯度及梯度方向构造具有128维特征向量的SIFT描述符对特征点进行描述；（4）分别采用最近邻搜索算法和随机取样一致性算法对所述特征点进行粗匹配和精匹配。

【技术特征摘要】
1.一种基于DCXD-Laplace和SIFT描述符的快速影像匹配方法，其特征在于包括如下步骤: (1)建立影像尺度空间，利用角点检测器对每一层尺度影像进行粗检测，提取每一层尺度影像上的候选角点，再利用DCCD-Laplace对候选角点进行筛选得到稳定的关键点； (2)利用所述关键点的特征尺度、邻域的梯度及梯度方向确定关键点的主方向，生成特征点； (3)利用所述特征点的主方向、邻域的梯度及梯度方向构造具有128维特征向量的SIFT描述符对特征点进行描述； (4)分别采用最近邻搜索算法和随机取样一致性算法对所述特征点进行粗匹配和精匹配。2.根据权利要求1所述基于DCXD-Laplace和SIFT描述符的快速影像匹配方法，其特征在于:所述邻域为8X8邻域。3.根据权利要求1所述基于DCXD-Laplace和SIFT描述符的快速影像匹配方法，其特征在于:所述步骤(3)中，对特征向量进行标准...

【专利技术属性】
技术研发人员：佘江峰，徐秋辉，宋晓群，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：