一种基于融合lbp和灰度特征描述的直线段匹配方法
【专利说明】一种基于融合LBP和灰度特征描述的直线段匹配方法 【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理与计算机视觉领域，具体涉及一种基于融合LBP和灰度特征 描述的直线段匹配方法。 【【背景技术】】
[0002] 在图像特征匹配领域，目前基于特征点的匹配技术有很多的研究成果并得到了广 泛的应用。在非合作目标抓捕场景中，帆板支架单杆成像后只能看到两侧边缘，这样的纹 理结构特征很难检测出足够多的特征点，而且检测到的特征点也很难进行有效地特征描述 (由于视角变化引起的遮挡，以及金属光滑材质和深空平滑背景上比较相似单一），即使得 到匹配的特征点也不能有效地反映场景结构的几何信息。而此时直线段特征较为明显稳 定，且干扰较少，能够较好的反映出单杆的结构几何信息。为了能够实现实时、稳定、连续的 视觉伺服效果，需要在连续帧中对检测到的有意义的直线段进行匹配跟踪。因此直线段匹 配技术不可或缺。
[0003] 与特征点匹配的广泛应用不同，直线匹配目前更多的还处于研究阶段。其主要原 因在于存在以下诸多困难：
[0004] (1)边缘直线附近区域各点灰度、梯度相似，比较平滑，很难提取到有效、独特的信 息用于描述和表征直线段；
[0005] (2)点匹配中在不同的图像中能够比较容易地选取到一个大小固定的区域描述 子，而对于不同长度的直线段，具有不同大小的直线支撑区域，缺乏合适的区域归一化策略 来计算直线支撑区域描述子；
[0006] (3)目前主流的直线段提取技术检测到的直线段往往端点定位不准，导致直线支 撑区域所包含的结构信息不一致，而且检测得到的直线段存在不连续的问题，更加剧了描 述直线的难度；
[0007] (4)在点匹配中，极线约束通常能够提供很强的全局约束，反之，极线几乎不能为 直线匹配直接提供有效的位置约束，更增加了直线匹配时的搜索空间，同时也增大了直线 误匹配的概率；
[0008] (5)直线的不连续性能够影响直线间拓扑结构的连通性，使得利用局部或全局拓 扑约束进行直线匹配十分困难。
[0009] 直线匹配采用的匹配特征通常可分为三种类型：直线段的几何属性、直线段周围 的图像灰度属性、直线段几何属性和灰度属性相结合的特征。王志衡等人提出一种直线描 述子来进行自动直线段匹配（王志衡，吴福朝.均值-标准差描述子与直线匹配[J].模 式识别和人工智能，2009, 22 (1) : 32-39.)，首先定义直线段的平行邻域，把邻域分解为一系 列的平行直线段，其次通过图像的灰度、梯度和梯度幅值特征建立平行邻域描述矩阵，最后 计算描述矩阵列向量的均值和标准差来获得直线描述子，具有平行、旋转和线性光照不变 性。但得到直线描述子的时间复杂度较高，遇到复杂纹理特征时，容易出现错误。傅丹提出 了基于极线约束和RANSAC算法相结合的直线段匹配方法（傅丹.基于直线特征的空间目 标三维结构重建和位姿测量方法研究[D].国防科学技术大学博士学位论文，2008.)。首 先对直线段上的点运用基于极线约束的匹配方法在另一幅图像中进行点的同名匹配，再采 用RANSAC算法建立直线模型，剔除野值，从而得到匹配直线段。该法能有效完成被部分遮 挡直线段的匹配问题，并补齐遮挡直线段，适用于三维重建。但是该法并不适用于序列图 像不同帧之间的直线段匹配。樊彬等提出了一种构建射影不变量进行直线匹配（FanB，Wu F,HuZ.Linematchingleveragedbypointcorrespondences[C].inProc.IEEEInt, 1 Conf.onComputerVisionandPatternRecognition. 2010:390-397.;樊彬.图像特征 匹配研究[D].中国科学院研究生院，2011.)，但是由于该方法基于的直线段局部邻域存在 至少两个与其共面的特征点，因此当图像由于噪声的影响而出现大量孤立直线段时，算法 的匹配精度将大大降低，同时由于算法需要迭代进行点匹配以确定直线段间的相似度量， 因而计算代价较大。
[0010] 张跃强等针对弱纹理目标直线匹配对应问题提出了一种基于局部梯度直方图特 性和全局几何约束的直线匹配方法（张跃强，苏昂，朱遵尚，等.结合局部描述和拓扑约 束的直线段匹配算法[J].国防科技大学学报，2014,（6) :25-30.)。但是当图像对间存在 较大的尺度变化时，算法的性能降低。算法对于640X480分辨率的图像对的处理时间需要 2s左右，实时性方面仍需提升。 【
【发明内容】
】
[0011] 本发明的目的在于弥补现有直线段匹配技术的不足，提供一种能够快速准确对弱 纹理区域中直线段进行匹配的方法，该方法无需进行边缘检测，能够对图像中任意长度的 直线段进行描述和匹配，且易于实现，计算效率优于现有算法。
[0012] 为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
[0013] -种基于融合LBP和灰度特征描述的直线段匹配方法，包括以下步骤：
[0014] 1)图像采集：利用相机对目标图像进行采集，得到初始图像I和待匹配图像I' ；
[0015] 2)直线段检测：利用基于梯度生长的直线段检测方法对图像I和I'进行直线段 检测，检测出的直线段集合分别表示为込={〇1，〇2，…，〇"}和1\= {〇' 1>〇'2，…，〇'n}; 组成每条直线段的各坐标点坐标也记录如下：对于直线段〇1，其上坐标点集表示为P〇1 = {(Xi,Yi), (x2,y2), ···, (xN〇i,yN〇i)}；
[0016] 3)直线段合并：对检测出的直线段集合中的任意两条求取端点距离和夹角，对符 合条件的直线段进行合并，得到直线段集合1={pdP2,…，PiJ和I'i={q1，％;
[0017] 4)LBP和灰度特征融合描述：对每条直线段支撑区域内的每个坐标点进行LBP特 征值求解和灰度值获取并进行融合；
[0018] 5)直方图变换及匹配：计算每条直线段的LBP特征值和灰度值的融合直方图，并 利用卡方距离公式进行直方图匹配确定两幅图像中匹配的直线段对。
[0019] 本发明进一步的改进在于：
[0020] 所述步骤3)中，直线段合并的具体方法如下：
[0021] 对込={〇1，〇2，…，〇"}中任意两条直线段{ 〇1，〇]}，两个端点分别为（Xll，yil)和 (xi2,yi2)、（x.ji，y.ji)和（x.j2,y.j2)，与X轴的夹角分别为θ1和θ2;计算（Xii，yn)与（x.ji，y.ji)、 (x.j2，y.j2)之间的欧氏距离ddPd^，（xi2，yi2)与（χ.η，γ.η)、（x.j2，y.j2)之间的欧氏距离为 d21和d22;dmin为dn、d12、d21以及d22中的最小值，同时求出L;和L.j之间的夹角θ12 =absPi-ej;将(1_小于10个像素，Θ12小于5度的直线段进行合并，全部处理后得到直 线段集合{Pi,P2,…，PlJ。
[0022] 所述步骤4)中，LBP和灰度特征融合描述的具体方法如下：
[0023] 对每条直线段支撑区域内各坐标点（Xi,yj计算LBP特征值队，结合该点灰度值M(； 构成融合后的特征值F，F= 其中wpw2为权重值，w# [0, 1]，w2e[0, 1]且 W1+W2- 1 〇
[0024] 所述步骤5)中，直方图变换及匹配的具体方法为：
[0025] 对每条直线段支撑区域内所有坐标点的融合特征值取整后的大小进行统计，采用 256 [0, 255]级直方图记录该融合特征值大小分布；对于图像I，得到数组H[M，266]，对于图 像I'得到Η' [N，266];然后计算矩阵H[M，266]和矩阵Η' [N，266]之间的卡方距离CS[M，N]， 公式如下所述：
[0027] 然后根据交叉匹配原则寻找矩阵CS[M，N]中既是行最小值也是列最小值的元素， 记录行号i和列号j及其距离数值Cs[i,j];对Cs[i,j]进行判断，如果Cs[i,j]〈阈值Thr， 则图像I中直线段i和图像I'中直线段j是一对匹配直线段，否则不是，继续寻找。
[0028] 与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0029] 本发明采用基于梯度生长的直线段检测方法，从而无需