基于距离变换划分的不规则区域自动匹配方法

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。

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T_Max，将区间[0，T_Max]均匀划分为K个子区间[T_i，T_i+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：G_i＝{x_j：T_i≤DT(x_j)≤T_i+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d_A＝[d_A1，d_A2]，记d_A顺时针旋转90度方向对应的单位向量为d_R＝[d_R1，d_R2]；记区域G内任一点X的高斯梯度将分别与向量d_A、d_R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)＝f_x(X)·d_A1+f_y(X)·d_A2、V₂(X)＝f_x(X)·d_R1+f_y(X)·d_R2；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，...，G_K后，记子区域G_i包含的像素个数为N(i)，计算G_i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G_i的均值描述向量M_i＝Mean{V(X₁)，V(X₂)，...，V(X_N(i))}与标准差描述向量S_i＝Std{V(X₁)，V(X₂)，...，V(X_N(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，...M_K]，S＝[S₁，S₂，...S_K]，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。