专利名称：一种改进的提取图像中特征点的方法
技术领域：
本发明属于一种改进的提取图像中特征点的方法。具体来说，为计算机视觉领域 中的一种局部特征提取中检测特征点的方法，特别涉及到利用改进的滤波器形状在尺度空 间上计算Hessian矩阵行列式并找出极值点以确定对应特征点的过程。
背景技术：
局部特征已经广泛运用于计算机视觉领域的多个方面，例如图像配准、目标识别、 三维目标检索等方面。当前研究中，局部特征对于几何变换、光照变换具有不变性，对于噪 声、遮挡、以及背景干扰均具有良好的鲁棒性，并且特征间具有很高的区分度。这些都成为 它近些年来计算机视觉领域研究的一个重要课题。当前主流的局部特征的提取过程主要包括两步特征点检测过程和描述子计算过 程。在特征点检测过程中，通常是使用一系列的滤波器用于输入图像，并在滤波后的结果中 选取具备某些特性的点位置(例如极值点)，作为检测到的特征点；在描述子计算过程中， 选取以特征点为中心的某一特定区域(该区域通常与尺度等信息相关)，经过确定主方向、 求梯度、高斯权值分配等一系列过程，获得该特征点对应的描述子向量。
发明内容
本发明提出了一种改进的提取图像中特征点的方法。它是目前基于Hessian矩阵 行列式的检测子的一种改进。相比于先前的特征点检测方法，本发明中的特征点检测方法， 特别是在所检测特征点对于旋转变化和视角变换方面具有更高的鲁棒性。本发明要解决的技术问题根据现有的基于Hessian行列式的特征点检测方法， 构造近似圆形的滤波器形状，提出一种改进的在旋转和视角变化下更加鲁棒的特征点检测 子。本发明提出的一种改进的提取图像中特征点的方法，它的步骤包括(1)积分图像计算过程。对于一幅输入图像I，计算它的积分图像I ￡ ；某个位置χ =(X，y)T，τ表示(X，y)这个1X2矩阵的转置，积分图像I Σ (X)对应此处的值，是指由图 像原点即最左上角和位置X = (X，y)T所确定的矩形区域内的所有像素值的总和，即积分图 像I (χ)的计算过程表示为
权利要求
1.一种改进的提取图像中特征点的方法，其特征在于，包含以下步骤(1)计算积分图像；(2)在尺度空间上，使用不同尺寸的二阶偏导数的二维滤波器对积分图像计算近似 Hessian行列式，用于特征点检测；(3)在尺度空间中的Hessian行列式的极值对应的点信息作为最终检测到的特征点信
2.根据权利要求1所述的改进的提取图像中特征点的方法，其特征在于对于一幅输 入图像I，计算它的积分图像I ￡ ；其中的某个位置χ = (x, y)T上，T表示(X，y)这个1X2 的矩阵的转置，积分图像I (X)的值是指由图像原点即最左上角的点和位置χ= (x，y)TK 确定的矩形区域内的所有像素值的总和，Is (χ)的计算过程为
3.根据权利要求1所述的改进的提取图像中特征点的方法，其特征在于=Hessian矩阵 表示为
4.根据权利要求1所述的改进的提取图像中特征点的方法，其特征在于滤波器是一 个边长为一个奇数与3的乘积大小的正方形，表示为3 (2k-l)，其中k是不小于2的整数，它 对应于尺度空间中不同层中的不同层次，第η层中的层次对应的k值序列为不小于Zn-^l 的公差为211-1的整数数列；不同的k值对应不同的滤波器尺寸，从而在尺度空间上的每个位 置上计算对应的Hessian行列式的值。
5.根据权利要求3所述的改进的提取图像中特征点的方法，其特征在于Dyy的计算 方法为，将滤波器分为等同大小的边长为(2k-l)的9个正方形区域，按照从左至右，从上 至下的顺序，分别称为左上区re&t 、中上区reg。t 、右上区regrt S(1、左中区regle S(1、中心 区reg。。、右中区regM 、左下区reglb S(1、中下区reg。b S(1、右下区regA S(1 ；与中心区只有一 个公共顶点的四个区为左上区、右上区、左下区、右下区；在这四个区域中，分别取与中心区 有一个公共的顶点的边长为k的正方形区域，分别称为reglt S(LSUb，regrt_sq_sub, reglb S(LSUb与 regrb_ sq_sub ‘当k是奇数时，在左中区regl。和右中区regl。分别取边长为k的正方形区域reglc; sq_sub和reg s(i sub，这两个正方形区域分别紧接中心区regcc—sq的左右两侧，它们的中心与中 心区reg。。—的中心位于同一水平线上；当k是偶数时，在左中区reglc 取两个边长为k的 正方形区域reglc subJ和reglc sub 2，它们都紧接于中心区regcx S(1的左侧，在右中区regrc 中取两个对称正方形区域regr。S(LSUb JPregrc S(LSUb 2，它们都紧接于中心区reg。。S(1的右侧， reglc_sq_subJ和reg S(LSUb」的上端的竖直位置都位于从中心区reg。。S(1的上端开始计数的第*个位置，reglc_sq_sub_2和regM S(LSUb 2的上端的竖直位置都位于从中心区的上端开始计数的第| + 1个位置；Dvv的计算式为
6.根据权利要求3所述的改进的提取图像中特征点的方法，其特征在于Dxy的计算 方法为，以滤波器的中心位置为圆心，以2k+l为直径，做一个圆形区域；除去滤波器的水平 对称轴和竖直对称轴部分，该圆形区域被划分为四个η/2大小的扇形区域；左上、右上、左 下、右下区域分另丨J称为regltfan' regrt—fan，reglb—fan，regrb_fan ；i己与左上白勺扇形区域 reglt—fan 白勺 边长为k的外接正方形区域为reglt fan sq，即有一个顶点与该扇形区域的圆心重合，有两条 边与扇形区域的最外侧的两条半径重合；外接正方形区域reglt fan 指向扇形区域reglt fan 圆心的对角线与扇形区域reglt fan&弧的交点，与该对角线位于扇形区域外侧的端点，构成 的正方形区域称作reglt ；与区域reglt_ 内接，与Teg11_ 外接的并有一个顶点 位于扇形区域reglt _弧之上的对称于reglt fan s(1的对角线的两个正方形区域称作reglt fan sq_2_l，；与区域reglt内接，与Teg11_外接的并有一个顶点位与扇形区域reglt fan弧之上的正方形区域称作reglt；同理可得reglt fan_sq_4_l ‘reglt_fan_sq_4_r 一系列正方形区域；则reglt_fan的近似区域总和的计算表达式为 I Σ (reglt)－ I ∑ (reglt (regltI Σ (reglt＋(reglt_r) +1 Σ (reglt_ι) +ι Σ (regit— fan_sq_3_r' · · ·」同理得到其他扇形的近似区域的表达式；最终Dxy的计算表达式为Dxy I Σ (regit—fan—approx)工 (regrt—fan—approx) +1 [fan—approx) I [ (regib—fan—approx)。
7.根据权利要求1所述的改进的提取图像中特征点的方法，其特征在于对于尺度空 间上计算得到的一系列的Hessian行列式值，在每一层中，对于某一个位置，检查这个位置 是否是相邻的上下层次中的3X3X3的区域中的极值点，如果是该区域的极值点，那么就 将它选取为对应尺度空间中检测到的特征点，对应的特征点信息包括该极值点所在的位置 信息以及极值点在尺度空间中对应的层号和层次号。
全文摘要
本发明提出一种改进的提取图像中特征点的方法。首先计算对应于输入图像的积分图像。在尺度空间上以对应于某一层及层次的滤波器对图像计算对应的Hessian矩阵行列式值。Hessian矩阵中的元素包括滤波器覆盖区域分别与高斯分布函数关于x的二阶偏导数、关于x及y的二阶偏导数以及关于y的二阶偏导数的卷积。对应卷积元素的值通过改进的滤波器形状进行计算。滤波器设计的基本思想是，对滤波器中不同区域的像素进行权值分配，来计算对应区域卷积的近似值，以提高计算的时间效率并提高对于旋转和视角变换的鲁棒性。在尺度空间的不同层以及层中的计算得到的一系列Hessian矩阵的行列式构成的三维空间中检测局部的极值点，筛选到的局部极值点位置信息以及所在的层及层次信息构成了最终的特征点的信息。
文档编号G06K9/52GK101996325SQ20101027685
公开日2011年3月30日 申请日期2010年9月8日 优先权日2010年9月8日
发明者李超, 杨晓辉, 池毅韬, 熊璋, 高鹏 申请人:北京航空航天大学