[发明专利]一种基于光照不变尺度空间的特征描述方法

权利要求书

1.一种基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，包括步骤：

S1、对输入图像进行光照分量T的提取；

S2、计算输入图像的光照不变分量R；

S3、构建光照不变尺度空间；

S4、在光照不变尺度空间中进行极值点检测与筛选，得到特征点；

S5、为步骤S4中的每一个特征点构建描述符。

2.根据权利要求1所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，步骤S1所述的光照分量T，其提取计算方程为：

其中，表示自变量为T的最小值函数，表示对光照分量T的初始估计，表示F范数；是系数；x代表图像上的像素；d代表求解微分的方向，包含水平和垂直两个方向，其中h代表水平方向，v代表垂直方向；是T的一阶微分，是正数，W是权重矩阵，c表示图像的RGB三个通道，max表示最大值函数，I表示输入图像。

3.根据权利要求1所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，步骤S2所述的光照不变分量R，其计算方程为：

其中，是正数，I是输入图像。

4.根据权利要求1所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，步骤S3所述的光照不变尺度空间，构建公式如下所示：

其中，k为常系数，(x, y)表示像素的坐标，*表示卷积运算，为尺度变化的高斯滤波函数；为步骤S2得到的尺度变化的光照不变分量；是尺度变化因子，表示为：

式中，为常数，是基准层尺度因子，o为octave组索引，s为组内层索引，S表示每一组金字塔内包含图像的数量。

5.根据权利要求1所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，步骤S4中，包括子步骤：

遍历尺度空间中每一层的像素点，将其与邻域内的8个邻居以及上下尺度层的9个邻居相比较，选出最大或者最小的点作为极值点；滤除尺度空间函数绝对值小于0.03的低对比度点与边缘响应过大的点，最终保留下来的点作为特征点。

6.根据权利要求1所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，步骤S5中，包括子步骤：为每一个特征点构造描述子，对于在IIS空间中检测出来的特征点，采集其所在IIS金字塔图像邻域窗口内像素的梯度幅值和方向分布特征；梯度幅值和方向的计算公式如下：

其中，表示梯度幅值，表示梯度方向。

7.根据权利要求2所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，权重矩阵W设置为：

其中，表示图像像素坐标，表示高斯模糊模板作用域，t代表该作用域中的像素；是具有标准偏差σ的高斯核函数；

表示为：；

表示步骤S2中水平方向的权重矩阵；表示步骤S2中垂直方向的权重矩阵；dist()表示欧式距离加权函数。

8.根据权利要求4所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，对于参数的设置：，，，，即生成的IIS尺度空间共5组，每组有7层，下一组的图像由上一组图像降采样得到。

9.根据权利要求6所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，所述采集其所在IIS金字塔图像邻域窗口内像素的梯度幅值和方向分布特征，包括子步骤：

使用直方图统计特征点邻域内像素的梯度和方向，直方图将360度等分为36个区间，每个区间为10度，统计落在每个区间的梯度幅值，直方图的峰值方向代表了特征点的主方向；

保留峰值大于主方向峰值80％的方向作为该特征点的辅方向，描述子采用在特征点尺度空间内4*4的窗口中计算的8个方向的梯度信息，共4*4*8=128维向量表征。

10.根据权利要求7所述的基于光照不变尺度空间的特征描述方法，其特征在于，对于参数的设置：，，是可变尺度，其表达式为：

式中，，，，。