一种图像尺度不变特征的检测提取方法和系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开一种图像尺度不变特征的检测提取方法和系统。所述方法依据二维图像中每个像素点的数学模型和特征尺度，为每个像素点定义了不随尺度变换而变换的方向张量T，并计算其最小特征值，通过最小特征值同向表征像素点的特征能量强度；最终通过判断像素点的最小特征值是否为预设窗口所包括像素点最小特征值的最大值来检测该像素点是否为兴趣点，实现提取兴趣点。由于本发明为每个像素点定义了不随尺度变换而变换的方向张量T，从而该方向张量T的表征像素点特征能量强度的最小特征值不随尺度的变换而变换，因此，最终基于特征能量强度的角度，通过方向张量T的最小特征值提取的兴趣点针对图像尺度变换具有较好的鲁棒性、较高的准确度和稳定性。
【专利说明】一种图像尺度不变特征的检测提取方法和系统
【技术领域】
[0001]本发明属于机器视觉领域，尤其涉及一种图像尺度不变特征的检测提取方法和系统。
【背景技术】
[0002]图像特征是视觉图像中原始特征与属性的数学描述，一般是由于景物的物理与几何特性使图像中局部区域的灰度产生明显变化而形成的。图像特征分为全局特征和局部特征，全局特征通过描述整个图像的某些特征来表示整幅图像，其包含一些冗余信息，鲁棒性不够；局部特征着重描述图像中某个局部的特征，例如，图像中的边缘、点、线、面等图像低层特征信息，其冗余性低、可以有效抵抗各种几何变换。
[0003]兴趣点，又称为角点，是二维图像亮度变化剧烈的特征点或图像边缘曲线上曲率极大值的特征点，如L形、A形角点，X形、T形和Y形交汇点等局部特征点，兴趣点是图像的一种重要局部特征，既保留了图像场景中的重要特征信息，同时又有效地减少了信息的数据量，因此，如何准确地提取图像的兴趣点成为本领域的研究热点。目前，应用最广泛的是基于图像灰度的Harris角点检测算子，它是通过计算像素点梯度的二阶矩矩阵(thesecond-moment matrix)来检测、提取图像兴趣点。但该方法所提取的图像兴趣点，对于尺度变换较为敏感，针对图像较大尺度变换鲁棒性较差，准确度和稳定性较低。
【发明内容】
[0004]有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像尺度不变特征的检测提取方法和系统，以解决上述问题，实现提取的图像兴趣点针对图像尺度变换具有较好的鲁棒性以及较高的准确度和稳定性。
[0005]为此，本发明公开如下技术方案:
[0006]一种图像尺度不变特征的检测提取方法，包括:
[0007]对二维图像进行数学模型变换，得到所述二维图像中每个像素点的数学模型；
[0008]从预设的尺度空间中获取每个像素点的特征尺度，所述尺度空间包括N个不同的尺度，所述N为大于I的自然数；
[0009]针对所述二维图像中的每个像素点，依据所述像素点的数学模型以及特征尺度获取所述像素点的方向张量T，并计算所述方向张量T的最小特征值λ 2，所述像素点的方向张量T不随所述尺度空间下尺度的变换而变换，所述最小特征值λ2同向表征所述像素点的特征能量强度；
[0010]判断所述最小特征值是否是预设窗口内所包括像素点的方向张量最小特征值的最大值；
[0011]若判断结果为是，则将所述特征值对应的像素点作为所述二维图像的兴趣点，并获取所述兴趣点的特征信息，所述特征信息包括所述兴趣点的特征尺度、坐标值及区域。
[0012]优选的，所述数学模型具体为二阶多项扩展式，所述二阶多项扩展式的表达式具体为:f(X) ~ r1+r2x+r3y+r4x2+r5y2+r6xy = XTAX+bTX+c,,其中:
[0013]f (X)表示像素点X的灰度值；
[0014](X，y)T表示像素点X的图像坐标；
[0015]
【权利要求】
1.一种图像尺度不变特征的检测提取方法，其特征在于，包括: 对二维图像进行数学模型变换，得到所述二维图像中每个像素点的数学模型； 从预设的尺度空间中获取每个像素点的特征尺度，所述尺度空间包括N个不同的尺度，所述N为大于I的自然数； 针对所述二维图像中的每个像素点，依据所述像素点的数学模型以及特征尺度获取所述像素点的方向张量T，并计算所述方向张量T的最小特征值λ 2，所述像素点的方向张量T不随所述尺度空间下尺度的变换而变换，所述最小特征值λ2同向表征所述像素点的特征能量强度； 判断所述最小特征值是否是预设窗口内所包括像素点的方向张量最小特征值的最大值； 若判断结果为是，则将所述特征值对应的像素点作为所述二维图像的兴趣点，并获取所述兴趣点的特征信息，所述特征信息包括所述兴趣点的特征尺度、坐标值及区域。
2.根据权利要求1所述的图像尺度不变特征的检测提取方法，其特征在于，所述数学模型具体为二阶多项扩展式，所述二阶多项扩展式的表达式具体为⑴~r1+r2x+r3y+r4x2+r5y2+r6xy = XTAX+bTX+c，，其中: f(X)表示像素点X的灰度值； (χ, y) τ表示像素点X的图像坐标；
3.根据根据权利要求2所述的图像尺度不变特征的检测提取方法，其特征在于，所述依据所述像素点的数学模型以及特征尺度获取所述像素点的方向张量T，具体包括: 依据所述像素点的数学模型f（x)~r1+r2+r3y+r4x2+r5y2+r6Xy=XTAX+bTX+c定义所述像素点的方向张量T的表达式:T=AAT+ybbT，其中:Y是非负权重因子，为偶次项与奇次项特征分量的调节参数； 基于所述像素点的特征尺度对所述方向张量T的表达式T=AAt+ Y bbT进行标准化处理，得到所述方向张量T的标准化表达式:
4.根据权利要求1所述的图像尺度不变特征的检测提取方法，其特征在于，所述从预设的尺度空间中获取每个像素点的特征尺度具体包括: 在预先设定的尺度空间下，依据标准化LoG值的计算公式
5.根据权利要求1所述的图像尺度不变特征的检测提取方法，其特征在于，所述预设窗口具体为以所述像素点为中心的3X3窗口。
6.一种图像尺度不变特征的检测提取系统，其特征在于，包括数学模型变换模块、特征尺度获取模块、方向张量获取模块、判断模块和兴趣点获取模块，其中: 所述数学模型变换模块，用于对二维图像进行数学模型变换，得到所述二维图像中每个像素点的数学模型； 所述特征尺度获取模块，用于从预设的尺度空间中获取每个像素点的特征尺度，所述尺度空间包括N个不同的尺度，所述N为大于I的自然数； 所述方向张量获取模块，用于针对所述二维图像中的每个像素点，依据所述像素点的数学模型以及特征尺度获取所述像素点的方向张量T，并计算所述方向张量T的最小特征值λ 2，所述像素点 的方向张量T不随所述尺度空间下尺度的变换而变换，所述最小特征值λ 2同向表征所述像素点的特征能量强度； 所述判断模块，用于判断所述最小特征值是否是预设窗口内所包括像素点的方向张量最小特征值的最大值； 所述兴趣点获取模块，用于在判断结果为是时，将所述特征值对应的像素点作为所述二维图像的兴趣点，并获取所述兴趣点的特征信息，所述特征信息包括所述兴趣点的坐标值、特征尺度及区域。
7.根据权利要求6所述的图像尺度不变特征的检测提取系统，其特征在于，所述特征尺度获取模块包括计算单元和特征尺度获取单元，其中: 所述计算单元，用于在预先设定的尺度空间下，依据标准化LoG值的计算公式计算每个像素点针对每个尺度的标准化LoG值； 所述特征尺度获取单元，用于获取每个像素点的标准化LoG值的最大值，并将所述最大值对应的尺度标记为相应像素点的特征尺度。
8.根据权利要求6所述的图像尺度不变特征的检测提取系统，其特征在于，所述方向张量获取模块包括定义单元和标准化单元，其中: 所述定义单元，用于依据所述像素点的数学模型定义所述像素点的方向张量T的表达式； 所述标准化单元，用于基于所述像素点的特征尺度对所述方向张量T的表达式进行标准化处理，得到所述方向张量T的标准化表达式。
【文档编号】G06K9/46GK103824076SQ201410073126
【公开日】2014年5月28日 申请日期:2014年2月28日 优先权日:2014年2月28日
【发明者】林睿, 王振华, 任子武, 孙荣川, 厉茂海 申请人:苏州大学