[发明专利]一种基于SIFT算法的单幅图像算法

说明书

本发明公开了一种基于SIFT算法的单幅图像算法，包含以下步骤：A、采集图像，采用SIFT算法对整幅图像进行尺度空间极值检测，得到整幅图像上的关键点，对这些关键点进行排序得到关键点序列；B、按序列顺序，对图像中得到的第一个关键点的描述子进行位置、方向的对称变换；C、在其余关键点中按照匹配原则寻找距离上一步变换后的关键点最小的关键点，即匹配点。D、如符合匹配条件，在关键点序列中剔除上一步得到的匹配点对，在关键点序列中继续找出一个新的关键点，对其进行位置、方向的调整。E、重复步骤B‑D，直至所有的关键点都完成匹配，本发明实现了单幅图像中对应特征点的匹配。为后续基于单幅图像的三维重建和测量提供了基础。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体是一种基于SIFT算法的单幅图像算法。

背景技术

立体视觉检测技术因其具有可靠简便、非接触、操作简单等优点，在交通安全监控、智能导航、工业在线测量、自动化控制、装备制造及虚拟现实等领域具有十分广阔的应用前景。双摄像机立体视觉检测系统是目前立体视觉检测中最为典型、应用最为广泛的系统。在一些空间狭小、高温高湿、动态环境以及系统成本限制等一些特殊的应用环境或场合下，双摄像机立体视觉难以实现立体测量等目的，一些学者开展了基于平面镜配合的单目立体视觉研究，典型的有天津大学的邾继贵等设计的四块平面镜配合单摄像机的立体视觉测量系统，伊利诺伊大学芝加哥分校的Goshtasby和Gruver等采用两块平面反射镜和一台摄像机组成立体视觉测量系统，还有一些采用一块平面反射镜和一台摄像机组成体视觉测量系统。

由于sift算法是以特征点及其邻域的特征方向形成描述子为基础进行匹配运算的，而描述子具有旋转不变性，即无论两幅图像以怎样的形式旋转，只要含有共同特征，都能进行匹配，对于单幅图像上基于多块(2块或4块)平面镜配合的单摄像机传感器获取的图像来说，由于其获取的像的性质相同(同时为虚像)，像与像之间存在一致性，故可以直接采用双目立体匹配的算法来完成匹配过程。但是对于基于一块平面镜配合的单摄像机立体视觉获取的图像来说，图像中既包含物体本身的实像，也包括通过平面镜获得的虚像，在一副图像中获取的两个像的性质不同，特征点的相关特征并不一致，因此，不能直接套用传统的立体匹配算法进行立体匹配。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于SIFT算法的单幅图像算法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于SIFT算法的单幅图像算法，包含以下步骤：

A、采集图像，采用SIFT算法对整幅图像进行尺度空间极值检测，得到整幅图像上的关键点，对这些关键点进行排序得到关键点序列；

B、按序列顺序，对图像中得到的第一个关键点的描述子进行位置、方向的对称变换；

C、在其余关键点中按照匹配原则寻找距离上一步变换后的关键点最小的关键点，即匹配点。

D、如符合匹配条件，在关键点序列中剔除上一步得到的匹配点对，在关键点序列中继续找出一个新的关键点，对其进行位置、方向的调整。

E、重复步骤B-D，直至所有的关键点都完成匹配。

作为本发明的进一步方案：在SIFT算法中，特征点检测出来后，需要对关键特征点进行描述。

作为本发明的进一步方案：描述的具体步骤如下：用一组向量将这个关键点描述出来，这个向量是该区域图像信息的一种抽象，具有唯一性，用来作为目标匹配的依据，为解决旋转不变性，需要寻找特征点的主方向，即在特征点附近的一个邻域内计算每个点的梯度幅值和角度，根据角度作为横坐标计算直方图，直方图纵坐标为幅值的叠加，选取纵坐标最大的方向作为特征点的主方向，以特征点为原点，以主方向为轴，建立坐标系。

作为本发明的进一步方案：所述图像的采集需要一台CCD摄像机和一块平面反射镜。