| 主权项 |
一种数字图像中基于三角形描述的特征点匹配方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1：从不同角度拍摄同一场景两幅不同图像并输入计算机；步骤S2：利用已有技术进行特征点检测，如使用Harris算子；步骤S3：利用Delaunay三角化技术将图像中的特征点组合成三角形，具体方式为，记步骤S2获得的第1幅图像中特征点集合为<img file="742108dest_path_image001.GIF" wi="110" he="28" />，第2幅图像中的特征点集合为<img file="721565dest_path_image002.GIF" wi="113" he="30" />，其中<img file="501302dest_path_image003.GIF" wi="32" he="18" />为图像中特征点个数，利用Delaunay三角化技术将<img file="958828dest_path_image001.GIF" wi="110" he="28" />进行三角化获得<img file="773200dest_path_image004.GIF" wi="22" he="18" />个三角形<img file="657980dest_path_image005.GIF" wi="182" he="28" />，将<img file="925013dest_path_image002.GIF" wi="113" he="30" />进行三角化获得<img file="186230dest_path_image006.GIF" wi="20" he="20" />个三角形<img file="855109dest_path_image007.GIF" wi="185" he="28" />；步骤S4：通过计算外接圆确定每个三角形的支撑区域，具体方式为，对于步骤S3获得的三角形<img file="848473dest_path_image008.GIF" wi="82" he="28" />，其中<img file="662189dest_path_image009.GIF" wi="233" he="28" />，利用如下公式计算其外接圆圆心<img file="399201dest_path_image010.GIF" wi="64" he="25" />和半径<img file="984903dest_path_image011.GIF" wi="17" he="18" />：<img file="414748dest_path_image012.GIF" wi="410" he="54" />，<img file="718690dest_path_image013.GIF" wi="408" he="54" />，<img file="56130dest_path_image014.GIF" wi="178" he="36" />,<img file="761918dest_path_image015.GIF" wi="176" he="36" />,<img file="97085dest_path_image016.GIF" wi="178" he="36" />，<img file="826006dest_path_image017.GIF" wi="188" he="50" />，定义所述外接圆覆盖的图像区域为三角形<img file="967138dest_path_image008.GIF" wi="82" he="28" />的支撑区域，记为<img file="465115dest_path_image018.GIF" wi="38" he="22" />；步骤S5：分别以圆心与三个顶点确定的矢量为主方向对支撑区域进行子区域划分并计算描述子，具体方式为，步骤S51：对支撑区域进行子区域划分,具体方式为，对于步骤S4确定三角形<img file="299079dest_path_image008.GIF" wi="82" he="28" />的支撑区域<img file="249717dest_path_image018.GIF" wi="38" he="22" />，以圆心<img file="194540dest_path_image019.GIF" wi="17" he="20" />与顶点<img file="547023dest_path_image020.GIF" wi="17" he="25" />的连线向量<img file="554818dest_path_image021.GIF" wi="29" he="28" />为主方向将支撑区域<img file="992753dest_path_image018.GIF" wi="38" he="22" />在角度方向上等分为8个方向，然后再沿着径向方向将支撑区域<img file="475687dest_path_image018.GIF" wi="38" he="22" />等分为2部分，共计获得16个子区域<img file="10573dest_path_image022.GIF" wi="80" he="25" />；步骤S52：计算旋转不变特征向量,具体方式为,记向量<img file="124023dest_path_image021.GIF" wi="29" he="28" />及其顺时针旋转90度方向对应的单位向量分别为<img file="111570dest_path_image023.GIF" wi="74" he="25" />与<img file="335878dest_path_image024.GIF" wi="96" he="25" />，记支撑区域<img file="459692dest_path_image018.GIF" wi="38" he="22" />内任一点<img file="744043dest_path_image025.GIF" wi="20" he="18" />的高斯梯度<img file="218887dest_path_image026.GIF" wi="160" he="26" />，将<img file="309202dest_path_image027.GIF" wi="49" he="22" />分别投影到<img file="490785dest_path_image028.GIF" wi="14" he="20" />、<img file="742775dest_path_image029.GIF" wi="21" he="25" />方向上获得点<img file="642598dest_path_image025.GIF" wi="20" he="18" />的旋转不变特征向量<img file="291533dest_path_image030.GIF" wi="150" he="25" />，其中<img file="593201dest_path_image031.GIF" wi="196" he="26" />、<img file="16092dest_path_image032.GIF" wi="212" he="26" />；步骤S53：构造三角形描述子,具体方式为,对于三角形任一子区域<img file="403211dest_path_image033.GIF" wi="103" he="25" />，记<img file="835330dest_path_image034.GIF" wi="19" he="25" />内有<img file="725925dest_path_image035.GIF" wi="13" he="16" />个像素点<img file="585297dest_path_image036.GIF" wi="88" he="25" />及它们对应特征向量<img file="194133dest_path_image037.GIF" wi="160" he="25" />，通过计算特征向量的均值与标准差获得子区域<img file="492259dest_path_image034.GIF" wi="19" he="25" />的2维均值描述向量<img file="565257dest_path_image038.GIF" wi="248" he="25" />与2维标准差描述向量<img file="595530dest_path_image039.GIF" wi="225" he="25" />；将16个子区域对应的均值描述向量与标准差描述向量分别组成一个向量，可获得支撑区域<img file="691662dest_path_image018.GIF" wi="38" he="22" />的32维均值描述向量<img file="468513dest_path_image040.GIF" wi="138" he="28" />与32维标准差描述向量<img file="333701dest_path_image041.GIF" wi="111" he="28" />，分别进行归一化后获得区域<img file="534875dest_path_image018.GIF" wi="38" he="22" />的64维均值标准差描述向量<img file="180620dest_path_image042.GIF" wi="145" he="49" />，最后再进行归一化处理获得支撑区域的64维描述子<img file="430336dest_path_image043.GIF" wi="113" he="39" />；记以向量<img file="477926dest_path_image044.GIF" wi="30" he="28" />代替<img file="850001dest_path_image021.GIF" wi="29" he="28" />重复执行步骤S51、S52、S53获得的描述子为<img file="920726dest_path_image045.GIF" wi="36" he="25" />；记以向量<img file="36449dest_path_image046.GIF" wi="30" he="28" />代替<img file="876229dest_path_image021.GIF" wi="29" he="28" />重复执行步骤S51、S52、S53获得的描述子为<img file="419206dest_path_image047.GIF" wi="36" he="25" />；最终每个三角形<img file="773964dest_path_image008.GIF" wi="82" he="28" />获得三个描述子<img file="631062dest_path_image048.GIF" wi="110" he="25" />；步骤S6：通过计算描述子之间的欧式距离确定三角形之间的相似性距离，具体方式为，记第1幅图像中三角形<img file="325348dest_path_image008.GIF" wi="82" he="28" />经过步骤S5获得的3个描述子分别为<img file="36296dest_path_image048.GIF" wi="110" he="25" />,第2幅图像中三角形<img file="143930dest_path_image049.GIF" wi="85" he="28" />经过步骤S5获得的3个描述子分别为<img file="539139dest_path_image050.GIF" wi="110" he="25" />，则三角形<img file="150249dest_path_image008.GIF" wi="82" he="28" />与<img file="238291dest_path_image049.GIF" wi="85" he="28" />的相似性距离定义为<img file="567641dest_path_image051.GIF" wi="354" he="33" />；步骤S7：基于双向匹配准则进行三角形匹配,具体方式为，对于第1幅图像中待匹配三角形<img file="766541dest_path_image052.GIF" wi="73" he="25" />和第2幅图像中的待匹配三角形<img file="232157dest_path_image053.GIF" wi="85" he="25" />，记<img file="491100dest_path_image054.GIF" wi="74" he="25" />中与<img file="307747dest_path_image055.GIF" wi="16" he="25" />相似性距离最小的三角形为<img file="44759dest_path_image056.GIF" wi="20" he="26" />,如果同时<img file="630461dest_path_image055.GIF" wi="16" he="25" />也是<img file="60305dest_path_image052.GIF" wi="73" he="25" />中与<img file="98668dest_path_image057.GIF" wi="18" he="26" />相似性距离最小的三角形，则<img file="639371dest_path_image055.GIF" wi="16" he="25" /><img file="348088dest_path_image056.GIF" wi="20" he="26" />为一组三角形匹配；步骤S8：由三角形匹配确立特征点匹配，具体方式为，对于步骤S7获得的描述子分别为<img file="683255dest_path_image048.GIF" wi="110" he="25" />与<img file="412176dest_path_image050.GIF" wi="110" he="25" />的匹配三角形<img file="553308dest_path_image055.GIF" wi="16" he="25" />与<img file="51285dest_path_image056.GIF" wi="20" he="26" />，假设两个三角形的描述子之间<img file="619670dest_path_image058.GIF" wi="72" he="26" />的欧式距离最小,则可首先确立第1组特征点匹配<img file="835887dest_path_image059.GIF" wi="50" he="30" />，然后保持次序方式依次确立另两组特征点匹配，具体方式为，如第1组特征点匹配为<img file="213998dest_path_image060.GIF" wi="49" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="566482dest_path_image061.GIF" wi="52" he="28" />,<img file="571347dest_path_image062.GIF" wi="52" he="28" />，如第1组特征点匹配为<img file="9282dest_path_image063.GIF" wi="50" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="429899dest_path_image064.GIF" wi="52" he="28" />,<img file="964786dest_path_image065.GIF" wi="50" he="28" />，如第1组特征点匹配为<img file="812656dest_path_image066.GIF" wi="50" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="800203dest_path_image067.GIF" wi="50" he="28" />,<img file="24511dest_path_image068.GIF" wi="52" he="28" />，如第1组特征点匹配为<img file="351587dest_path_image067.GIF" wi="50" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="698255dest_path_image068.GIF" wi="52" he="28" />,<img file="110782dest_path_image066.GIF" wi="50" he="28" />，如第1组特征点匹配为<img file="935519dest_path_image061.GIF" wi="52" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="117101dest_path_image062.GIF" wi="52" he="28" />,<img file="637600dest_path_image060.GIF" wi="49" he="28" />，如第1组特征点匹配为<img file="599740dest_path_image064.GIF" wi="52" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="165850dest_path_image065.GIF" wi="50" he="28" />,<img file="264256dest_path_image063.GIF" wi="50" he="28" />，如第1组特征点匹配为<img file="952726dest_path_image065.GIF" wi="50" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="339845dest_path_image063.GIF" wi="50" he="28" />,<img file="506385dest_path_image064.GIF" wi="52" he="28" />，如第1组特征点匹配为<img file="662559dest_path_image068.GIF" wi="52" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="521931dest_path_image066.GIF" wi="50" he="28" />,<img file="130767dest_path_image067.GIF" wi="50" he="28" />，如第1组特征点匹配为<img file="366576dest_path_image062.GIF" wi="52" he="28" />则剩下两组特征点匹配分别为<img file="377258dest_path_image060.GIF" wi="49" he="28" />,<img file="407530dest_path_image061.GIF" wi="52" he="28" />。 |
