一种适合图像sift特征匹配的彩色图像转亮度图像方法
【技术领域】
[0001] 本发明属计算机图像处理技术领域，具体涉及一种适合图像SIFT特征匹配的彩 色图像转亮度图像方法。
【背景技术】
[0002] 图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要的工作，主要用于将不同 时间、不同传感器、不同视角以及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配。图像匹 配是多种图像处理及应用的基础，匹配的效果直接影响到其后续图像的处理工作。
[0003]目前，图像匹配方法主要分为三类：基于灰度的匹配算法、基于变换域的匹配算 法，以及基于特征的匹配算法，其中，基于特征的匹配算法由于其高鲁棒性以及低复杂度， 成为了当今研究的主要热点。可以用于匹配的特征点包括Harris角点、SIFT特征以及SURF 特征，其中，SIFT特征由于其对尺度缩放、旋转、平移、亮度变化甚至仿射变换等都具有一定 的不变性，已成为特征点匹配技术中最流行的技术之一。
[0004] 然而，SIFT算法的第一步就是利用公式Y= 0. 299XR+0. 587XG+0. 114XB将彩色 图像转换成亮度图像。这个公式是一个著名的心理公式，认为彩色图像以这样的比例系数 进行转换的时候，得到的亮度图像是最符合人眼观察需求的，然而这种转换方式对于SIFT 算法来说，却不是最好的处理方式，因为它使得存在很多颜色不同的区域映射到了相同的 亮度值。由于颜色信息的缺失，就会导致在颜色不同而对应亮度值相同的区域间无法提取 出特征点、正确匹配率低等问题。
【发明内容】
[0005] 鉴于SIFT匹配所使用的彩色图像转换亮度图像方法在处理彩色图像时会出现无 法提取出特征点、正确匹配率低等问题，本发明提供了一种适合图像SIFT特征匹配的彩色 图像转亮度图像方法，此方法主要适用于基于SIFT特征对两幅相同场景的图像进行匹配 的图像处理应用。本发明的方法在彩色图像转亮度图像过程中，融合彩色图像中的颜色信 息和曝光度信息，增强了匹配效果，并且没有引入额外的时间复杂度，能够应用于要求匹配 精度较高的图像处理设备。本方法所采用的技术方案是：
[0006] (1)计算待匹配彩色图像中每个像素点的颜色偏移量Yc:
[0007] 颜色偏移量的获取，是通过降低颜色通道的维数来实现的，彩色图像通常是以RGB 空间进行存储的，RGB是颜色通道为三维的颜色空间，而CIELAB、CIELUV、YIQ以及YCBCR等颜 色空间都是一个通道代表亮度信息，两个通道代表颜色信息，本发明使用YCBCR颜色空间， 包括下列步骤：
[0008] 1. 1将彩色图像由RGB颜色空间转化到YCBCR颜色空间的公式为：
[0009]
[0010] 其中：R、G、B分别代表彩色图像每个像素点的红色、绿色、蓝色亮度值；Y代表每 个像素点的初始亮度值；CB代表每个像素点的蓝色色度值；CR代表每个像素点的红色色度 值；
[0011] 1. 2对整幅彩色图像进行颜色分析：用步骤1. 1中得到的图像的所有像素点的CB 和(^值，计算所有像素点的CB的均值mB和所有像素点的CR的均值mR，即：mB为整幅彩色图 像中所有像素点蓝色色度值的均值，mRS整幅彩色图像中所有像素点红色色度值的均值；
[0012] 1.3求出每个像素点的颜色偏移量\，按下列公式计算：
[0013] Yc=kXsgn(mR-mB)Xsgn(CR-CB)X|CR-CBΓ
[0014] 其中：k为对比参数，且1彡k彡4 ; α为范围参数，且〇· 4彡α彡〇· 6 ;
[0015] 1. 4将步骤1. 3求出的每个像素点的颜色偏移量Υε，与其对应的初始亮度值Y相 加，得到该像素点的中间亮度值Ρ:
[0016] P=Yc+Y；
[0017] 1. 5计算整幅图像所有像素点中间亮度值P的均值mP;
[0018] (2)计算待匹配彩色图像中每个像素点的曝光度偏移量\，其公式为：
[0019] YE=(128-mP)X exp[-(i-Ο. 5)2/202]
[0020] 其中：mP为步骤1. 5中得到的整幅图像所有像素点中间亮度值的均值；i为每个像 素点中间亮度值P的归一化值，即i=P/255, 〇 = 0. 2 ;
[0021] (3)计算待匹配彩色图像中每个像素点的最终亮度值W，其公式为：
[0022] ff=Y+YC+YE
[0023] (4)将步骤⑶得到的每个像素点的最终亮度值，按原彩色图像像素点位置排列， 形成最终亮度图像。
[0024] 本发明的特点及有益效果
[0025]与现有的算法相比，本发明所获得的技术效果，在保留原始SIFT很好的旋转、尺 度不变性的基础上，通过在亮度图像中融合彩色图像中的颜色信息和曝光度信息，提高了 亮度图像中区域之间的对比度，形成了新的更适合SIFT特征提取的亮度图像，从而提高了 匹配算法的鲁棒性和稳定性，解决了在部分区域间无法提取出特征点、正确匹配率低等问 题。同时，本发明并没有引入额外的时间复杂度，这是相对于其他加入颜色信息方法的优越 之处。
【附图说明】
[0026] 图1为适合图像SIFT特征匹配的彩色图像转亮度图像方法的流程图
[0027] 图2为特征点提取对比结果示意图
[0028] 图3为尺度变换下特征点匹配对比结果示意图
[0029] 图4为旋转变换下特征点匹配对比结果示意图
[0030] 图5为仿射变换下特征点匹配对比结果示意图
[0031] 图6为亮度不同下特征点匹配对比结果示意图
[0032] 图7为自然景物下特征点匹配对比结果示意图
[0033] 图3至图7中：(a)表示传统SIFT算法的结果，（b)表示本发明的结果。
【具体实施方式】
[0034] 本发明的核心内容在于：对于待匹配彩色图像，在进行彩色图像转化成亮度图像 的过程中，通过在亮度图像中融合颜色信息和曝光度信息，从而提高了亮度图像中区域之 间的对比度，形成了更加适合SIFT特征提取的亮度图像。
[0035] 为使本发明的目的，技术方案和优点更加清楚，下面结合附图及实例做进一步的 详细叙述：
[0036] (1)计算待匹配彩色图像中每个像素点的颜色偏移量Yc:
[0037] 颜色偏移量的获取，是通过降低颜色通道的维数来实现的，彩色图像通常是以RGB 空间进行存储的，RGB是颜色通道为三维的颜色空间，而CIELAB、CIELUV、YIQ以及YCBCR等颜 色空间都是一个通道代表亮度信息，两个通道代表颜色信息，本发明使用YCBCR颜色空间， 包括下列步骤：
[0038] 1. 1将彩色图像由RGB颜色空间转化到YCBCR颜色空间的公式为：
[0039]
[0040] 共个：κ、(α、?ΟΓ力|」代衣衫'巴团!豕母T1豕系:忌tf」5丄'巴、绿色、蓝色亮度值；Y代表每个 像素点的初始亮度值；CB代表每个像素点的蓝色色度值，CR代表每个像素点的红色色度值；