[发明专利]一种图像特征提取方法及系统

权利要求书

1.一种图像特征提取方法，其特征在于，所述方法包括：

读取原始图像，并根据原始图像构建图像金字塔；

将所述图像金字塔中的每一层图像采用四叉树的方法划分为4个子块；

对任一子块进行FAST特征点检测；

对任一子块计算其特征点描述子；

根据FAST特征点和特征点描述子，生成每个子块改进后的ORB特征点；

判断所述任一子块中FAST特征点的个数是否大于5；

如果是，根据设定的四叉树最大划分深度，继续将所述图像金字塔中的每一层图像采用四叉树的方法划分为4个子块；

如果否，停止划分；

当所有子块停止划分后，根据所有子块的总数，通过自适应阈值对每个子块提取改进后的ORB特征点。

2.根据权利要求1所述的一种图像特征提取方法，其特征在于，所述读取原始图像，并根据原始图像构建图像金字塔，包括：

利用公式和对原始图像进行高斯模糊，其中，G(x)为一维表达式，G(x，y)为二维表达式，x、y分别为原点到x轴、y轴的距离，σ为高斯函数G的标准差；

利用公式I′＝I/scaleFactor·k k＝1，2，…，nlevels，对原始图像进行下采样，将所述原始图像按比例缩小为nlevels幅图像，其中，I′为缩放后的图像，scaleFactor为比例因子，I为原图像，k为金字塔层数。

3.根据权利要求1所述的一种图像特征提取方法，其特征在于，将所述图像金字塔中的每一层图像采用四叉树的方法划分为4个子块，具体为：

对所述图像金字塔中的每一层图像进行二值化处理；

根据二值化处理结果，将图像均匀划分为4块，每块对应一个象限。

4.根据权利要求1所述的一种图像特征提取方法，其特征在于，所述对任一子块进行FAST特征点检测，包括：

在所述任一子块中选择任一像素点P，定义像素点P的灰度值为I_p；

以像素点P为圆心，挑选半径为3个像素点的圆上的16个像素点；

判断16个像素点中是否存在连续的l个点，且所述l个点的灰度值满足|I₀-I_p|＞t，其中，I₀为l个点中任一点的灰度值，t为设定的灰度值阈值；

如果是，判定像素点P为一个角点；

当像素点P为一个角点时，判断连续的点数l是否满足：l≥12；

如果是，判定P是FAST特征点；

如果否，判定P不是FAST特征点。

5.根据权利要求1所述的一种图像特征提取方法，其特征在于，所述对任一子块计算其特征点描述子，包括：

利用公式m_pq＝∑x^py^qI(x，y)，定义图像金字塔中任意一层图像的矩，其中，p，q＝0，1，2…，x^p、y^q分别为x的p次方与y的q次方，I(x，y)为(x，y)点处的灰度值；

根据所述矩，分别利用公式和θ＝arctan(m₀₁/m₁₀)，计算得出所述任意一层图像的质心和方向角，其中，m₀₀为零阶矩、m₁₀和m₀₁为一阶矩；

根据所述任意一层图像的质心和方向角，计算得出ORB特征点的方向角；

利用公式和将所述ORB特征点的方向角与旋转矩阵进行变换，其中，A_θ为旋转后的特征点对矩阵，R_θ为旋转矩阵；

利用公式g_n(p，θ)＝f_n(p)|(x_i，y_i)∈A_θ，计算得出任一子块的特征点描述子，其中，(x_i，y_i)为随机选择n对点。