[发明专利]一种三维图像尺度不变特征的候选点选取方法

权利要求书

1.一种三维图像尺度不变特征的候选点选取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤Sa，使用离散的高斯核对三维图像进行平滑，生成该三维图像的高斯金字塔；

步骤Sb，对高斯金字塔每组中相邻两层平滑图像进行差分，生成三维图像的差分金字塔；

步骤Sc，设定一邻域的约束半径，遍历差分金字塔中的每一点，判断该点是否为以该点为中心点且具有所述约束半径的邻域中的极值点，如果是，则将所述极值点作为尺度不变特征的候选点。

2.如权利要求1所述的三维图像尺度不变特征的候选点选取方法，其特征在于，在步骤Sa中，对应于高斯金字塔中的平滑图像分为o组，每组s+3层，那么第j组、第i层的平滑图像L_ij(x，y，z，σ_i)的计算方式如下：

L_ij(x，y，z，σ_i)＝G(x，y，z，σ_i)*I_j(x，y，z)，

其中，*表示三维图像在x、y、z三个方向上的卷积操作；x、y、z分别表示三维图像的三个维度；I_j(x，y，z)表示第j组原始图像，G(x，y，z，σ_i)表示三维高斯平滑函数，i＝0，1，...，s+2，j＝0，1，..，o-1。

3.如权利要求2所述的三维图像尺度不变特征的候选点选取方法，其特征在于，三维高斯平滑函数G(x，y，z，σ_i)的计算方式如下：

G=(x,y,z,σi)=12πσi2e-(x2+y2+z2)/2σi2,]]>

其中，σ_i表示每组中第i层平滑图像所使用的高斯核，i＝1，2，..，s+2。

4.如权利要求1所述的三维图像尺度不变特征的候选点选取方法，其特征在于，步骤Sb具体为：

高斯金字塔中的平滑图像分为o组，每组s+3层，第j组第i层和第i+1层的平滑图像分别表示为L_ij(x，y，z，σ_i)和L_(i+1)j(x，y，z，σ_i+1)，i＝0，1，...，s+1，j＝0，1，...，o-1，那么所述三维图像的差分金字塔的第j组、第i层差分图像D_ij(x，y，z，σ_i)的计算方式如下：

D_ij(x，y，z，σ_i)＝L_(i+1)j(x，y，z，σ_i+1)-L_ij(x，y，z，σ_i)。

5.如权利要求1所述的三维图像尺度不变特征的候选点选取方法，其特征在于，具有所述约束半径的邻域是对差分金字塔中80邻域的进一步紧缩。