| 主权项 |
1.一种方法，包括以下步骤：(a)输入二维灰度图像I(x，y)；(b)基于所述二维灰度图像以及尺度因子，来构建高斯差分尺度空间，其中所述高斯差分尺度空间的层数取决于所述尺度因子；(c)基于所述高斯差分尺度空间，选取一个或多个显著区域；(d)利用区域描述子来对所选取的显著区域进行区域描述；(e)分别将参考图像和待匹配图像作为所述二维灰度图像来获得所述二维灰度图像和所述参考图像的显著区域和相关联的区域描述子，并且，基于所得到的所述二维灰度图像和所述参考图像的区域描述子的欧几里得距离，来对所述二维灰度图像和所述参考图像的显著区域进行区域匹配，其中，步骤(c)进一步包括：(c.1)在所述尺度空间中的各层中，将<img file="FSA00000658134500011.GIF" wi="641" he="206" />取得局部极大值的区域确定为候选显著区域，其中，A(Q<sub>T</sub>)表示一区域Q<sub>T</sub>的面积，T表示区域Q<sub>T</sub>的灰度强度，(c.2)对所述候选显著区域进行椭圆拟合，其中所拟合的椭圆的重心(x<sub>c</sub>，y<sub>c</sub>)、所拟合的椭圆的长半轴a和短半轴b以及表示所拟合的椭圆的方向的θ分别为：<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>x</mi><mi>c</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>m</mi><mn>10</mn></msub><msub><mi>m</mi><mn>00</mn></msub></mfrac><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths><maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>y</mi><mi>c</mi></msub><mo>=</mo><mfrac><msub><mi>m</mi><mn>01</mn></msub><msub><mi>m</mi><mn>00</mn></msub></mfrac><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths><maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><mi>a</mi><mo>=</mo><msqrt><msub><mi>λ</mi><mn>1</mn></msub><mo>/</mo><msub><mi>m</mi><mn>00</mn></msub></msqrt><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths><maths num="0004"><![CDATA[<math><mrow><mi>b</mi><mo>=</mo><msqrt><msub><mi>λ</mi><mn>2</mn></msub><mo>/</mo><msub><mi>m</mi><mn>00</mn></msub></msqrt><mo>,</mo></mrow></math>]]></maths><maths num="0005"><![CDATA[<math><mrow><mi>θ</mi><mo>=</mo><mfrac><mn>1</mn><mn>2</mn></mfrac><mi>arctan</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mrow><mn>2</mn><mi>μ</mi></mrow><mn>11</mn></msub><mo>/</mo><msub><mi>μ</mi><mn>20</mn></msub><mo>-</mo><msub><mi>μ</mi><mn>02</mn></msub><mo>)</mo></mrow><mo>;</mo></mrow></math>]]></maths>(c.3)在所述尺度空间中，从所确定的候选显著区域中选取显著区域，其中，对于某个候选显著区域，如果在所述尺度空间中与该候选显著区域所在层对应的上层和下层中的、分别与对应于该候选显著区域的所拟合的椭圆的重心最近邻的N个点皆被包含在对应层中的另一候选显著区域中，则将所述二维灰度图像中与该候选显著区域对应的区域选取为显著区域，其中，步骤(d)进一步包括：(d.1)计算所选取的显著区域的重心的相邻区域中的24个像素的梯度直方图，并选择所述梯度直方图中比率最大的方向最为所选取的显著区域的主方向；(d.2)利用尺度不变特征变换算法(SIFT)，基于所选取的显著区域的重心和所述主方向来产生所述区域描述子。 |
