[发明专利]数字图像中不规则区域自动匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉中的图像特征自动匹配领域，尤其涉及一种数字 图像中不规则区域自动匹配方法。

背景技术

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。

发明内容

本发明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 种具有更高准确性的数字图像中不规则区域自动匹配方法。

为实现本目的，本发明提供了一种数字图像中不规则区域自动匹配方 法包括以下步骤：

步骤S1：采集图像并输入计算机；

步骤S2：利用不规则区域提取方法提取图像中的不规则区域；

步骤S3：通过计算所述不规则区域内各点的平均梯度方向确定所述不规则 区域的主方向dMain；

步骤S4：通过计算各点的不对称性确定所述不规则区域的最大对称位置P；

步骤S5：以所述最大对称位置为中心，以所述主方向为起始方向，确定所 述不规则区域的邻域；

步骤S6：将所述不规则区域的邻域从里到外划分为三层，并将每层进一步 沿圆周方向划分为至少一个子区域；

步骤S7：利用梯度内积与外积运算构造所述不规则区域的匹配描述子；

步骤S8：通过计算所得描述子之间欧式距离并利用双向匹配准则计算所述 不规则区域之间的相似性，进行区域匹配并输出匹配结果。

本发明提供的数字图像中不规则区域自动匹配方法，没有将不规则区域的 形状拟合为规则形状，而是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至少一个子区域，利用梯度内积与外积运算构造所 述不规则区域的匹配描述子，通过计算所得描述子之间欧式距离并利用双向匹 配准则计算所述不规则区域之间的相似性，进行区域匹配，所以不会引入由于 将不规则区域拟合为规则形状而带来的误差；并且在其他的步骤中也不会有显 著的误差引入，所以相对于现有的不规则区域匹配方法，本发明具有更高的准 确性。

附图说明

图1所示为本发明数字图像中不规则区域自动匹配方法的流程图；

图2所示为本发明步骤S5中确定的不规则区域的邻域的示意图；

图3所示为本发明步骤S6中分层并进行其区域划分的示意图。

具体实施方式

如图1所示为本发明数字图像中不规则区域自动匹配方法的流程图。 本发明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、提取图像中的不规则区域、计算不规则区域的主方向d_Main、计算不 规则区域的最大对称位置P、确定不规则区域的邻域、对邻域进行子区域 划分、构造匹配描述子、匹配并输出结果。

各步骤的具体实施细节如下：

步骤S1：采集图像并输入计算机。可以利用数码相机拍摄同一场景不 同视角下的两幅或多幅图像，输入计算机。

步骤S2：提取图像中的不规则区域。具体地可以利用MSER等各种不 规则区域提取方法提取图像中的不规则区域。

步骤S3：通过计算不规则区域内各点的平均梯度方向确定不规则区域的主 方向d_Main。