基于简易采样方式和三值化策略的二值描述子构建方法

摘要

本发明基于简易采样方式和三值化策略的二值描述子构建方法，包括：采集同一场景不同视角下两幅图像并输入计算机、将彩色图像转化为灰度图像并进行高斯平滑处理、使用Harris角点检测算法在两幅图像上分别提取特征点、获取点对采样模式、计算特征点的主方向、获取特征点采样区域内的采样点对并对采样点进行平滑、从400组采样点对中选取256组采样点对、利用256组采样点对为每个特征点构建二值描述子、基于二值描述子进行特征点匹配。本发明提供的方法计算简单、具有较好的匹配性能，适用于移动端设备的图像特征匹配任务。

主权项

一种基于简易采样方式和三值化策略的二值描述子构建方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤：步骤S1：采集同一场景不同视角下两幅图像并输入计算机；步骤S2:将彩色图像转化为灰度图像并进行高斯平滑处理；步骤S3：使用Harris角点检测算法在两幅图像上分别提取特征点；步骤S4：获取点对采样模式，具体方式为，构建一个半径为23像素的圆形区域作为采样区域，在采样区域中随机产生400组符合高斯分布的采样点对，获得点对的采样模式，该模式包含800个采样点；步骤S5：计算特征点的主方向，具体方式为，对于两幅图像中任一特征点F，计算以F为中心、23为半径的采样区域G(F)内所有像素的梯度值，获得G(F)的梯度均值[d_x, d_y]，将该梯度均值对应的方向θ=atan(d_y, d_x)确定为特征点F的主方向；步骤S6：获取特征点采样区域内的采样点对，并对采样点进行平滑，具体方式如下：步骤S61：对特征点采样区域进行方向旋转对齐，具体方式为，对于两幅图像中的任一特征点F，将以F为中心、23为半径的圆形采样区域G(F)顺时针旋转F主方向对应的角度；步骤S62：获取特征点采样区域内的采样点对，具体方式为，在步骤S61获得的采样区域中，根据步骤S4获取的点对采样模式得到点F采样区域内的400组采样点对；步骤S63：对采样点进行平滑，具体方式为，对于获得的800个采样点，将到点F距离小于11的采样点组成的集合记为近圆心点集，其余采样点组成的集合记为远圆心点集；使用半径为1.5的均值滤波器对近圆心点进行平滑，使用半径为2.5的均值滤波器对远圆心点进行平滑；步骤S7：从400组采样点对中选取256组采样点对，具体方式如下：步骤S71:二值化采样点对的比较结果，具体方式为，对于步骤S6获得的400组点对中的任一点对(p_i, p_j)，比较采样点p_i和p_j的灰度值I(p_i)和I(p_j)，如果I(p_i)> I(p_j)则将该点对的比较结果记为1，否则记为0；步骤S72:存储采样点对的比较结果，具体方式为，创建一个表格，表格中每一列对应一组采样点对，共400列；同列下各行的值代表该组点对在不同特征点处的比较结果，该表格的行数等于两幅图像中特征点的个数；步骤S73:计算方差并挑选256组采样点对，具体方式为，计算表格中各列的方差并按照方差大小对各列进行非升序排序，挑选出排序结果靠前的256组点对；步骤S8:利用256组采样点对为每个特征点构建二值描述子，具体方式为，对于任一特征点，利用步骤S7获得的256组采样点对按如下公式比较每组采样点对中两个采样点的灰度值，得到一个3维二值向量： 其中Δ一般取值10~15，将256组点对的二值向量进行连接得到该特征点的768维二值描述子；步骤S9：基于二值描述子进行特征点匹配，具体方式为，对于第1幅图像中任一特征点F_i，记第2幅图像中与F_i二值描述子之间汉明距离最小的特征点为F_i1，其距离值记为d₁，同时与F_i二值描述子之间汉明距离次小的特征点为F_i2，其距离值记为d₂，如果小于阈值T，则将特征点(F_i, F_i1)确定为一组匹配点并输出，其中T的取值为0.6~0.85。