[发明专利]基于距离变换划分的不规则区域自动匹配方法有效
申请号: | 201210160978.5 | 申请日: | 2012-05-14 |
公开(公告)号: | CN102722730A | 公开(公告)日: | 2012-10-10 |
发明(设计)人: | 王志衡;刘红敏;霍占强;贾宗璞;李莹莹 | 申请(专利权)人: | 河南理工大学 |
主分类号: | G06K9/64 | 分类号: | G06K9/64;G06T7/00 |
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地址: | 454000 河南*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于距离变换划分的不规则区域自动匹配方法,包括:采集图像并输入计算机;利用已有技术提取图像中的不规则区域;计算不规则区域内各点的距离变换;利用各点的距离变换对不规则区域进行子区域划分;计算不规则区域内各点的旋转不变特征向量;计算不规则区域的匹配描述子;利用匹配描述子并基于双向匹配原则进行匹配。相比于已有方法,本发明提供的方法不仅更为简单,而且具有更优性能。 | ||
搜索关键词: | 基于 距离 变换 划分 不规则 区域 自动 匹配 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于距离变换划分的不规则区域自动匹配方法,其特征在于,包括:步骤S1:从不同角度采集同一场景不同图像并输入计算机;步骤S2:利用已有不规则特征区域提取技术提取图像中的不规则区域,如使用MSER技术;步骤S3:对于图像中提取的任一不规则区域G内一点P,利用
计算点P处的距离变换,其中
表示图像中不属于区域G内的点到点P的最小距离;步骤S4:对所述区域G进行子区域划分,具体方式为:记区域G中各点距离变换的最大值为TMax,将区间[0,TMax]均匀划分为K个子区间[Ti,Ti+1),i=1,2,...,K,其中
K的取值范围为6-8;根据区域G内各点距离变换大小与子区间的对应关系将区域G中各像素点划分为K个子集合:Gi={xj:Ti≤DT(xj)≤Ti+1},1≤i≤K;步骤S5:计算所述区域G内各点的旋转不变特征向量,具体方式为:记区域G的平均梯度方向对应的单位向量为dA=[dA1,dA2],记dA顺时针旋转90度方向对应的单位向量为dR=[dR1,dR2];记区域G内任一点X的高斯梯度
将
分别与向量dA、dR进行线性运算获得点X的旋转不变特征向量V(X)=[V1(X),V2(X)],其中V1(X)=fx(X)·dA1+fy(X)·dA2、V2(X)=fx(X)·dR1+fy(X)·dR2;步骤S6:计算所述区域G的匹配描述子,具体方式为:步骤S4将区域G按所述方式划分为K个子区域G1,G2,...,GK后,记子区域Gi包含的像素个数为N(i),计算Gi内各像素旋转不变特征向量的均值与标准差分别获得子区域Gi的均值描述向量Mi=Mean{V(X1),V(X2),...,V(XN(i))}与标准差描述向量Si=Std{V(X1),V(X2),...,V(XN(i))};将K个子区域的均值描述向量与标准差描述向量分别组成一个向量,可获得区域G的均值描述向量与标准差描述向量:M=[M1,M2,...MK],S=[S1,S2,...SK],分别对均值描述向量与标准差描述向量进行归一化获得区域G的均值标准差描述向量MS=[M/||M||,S/||S||],最后再次进行归一化处理获得区域G的匹配描述子Des=MS/||S||;步骤S7:利用匹配描述子并基于双向匹配原则进行区域匹配,具体方式如下:对于第1幅图像中任一不规则区域G,如果第2幅图像的所有不规则区域中G′是与G的匹配描述子之间欧式距离最小的区域,同时第1幅图像的所有不规则区域中G是与G′的匹配描述子之间欧式距离最小的区域,则将G,G′确定为一对匹配区域。
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