一种基于射影不变量的直线匹配方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及计算机视觉领域，尤其设及一种基于射影不变量的直线匹配方法。
【背景技术】
[0002] 图像特征匹配是计算机视觉里中的一个重要研究方向，直线特征是一类重要的图 像特征，在常见的生活场景中十分丰富，如建筑图像等。因此在目标定位、导航、=维重建等 诸多领域中都有着广泛应用。
[0003] 目前的直线匹配方法主要有基于几何交点信息等方式，共面直线交点在视角变化 前后可W保持与物体的相对位置关系稳定，可W通过一定方法进行匹配。而非共面直线交 点在视角变化前后位置难W确定，因此如何处理非共面直线的匹配问题一直是直线匹配技 术的一个难点。
[0004] 清华学的中国发明专利，申请号201110169453.3，"基于几何关系的直线匹配方法 及系统"，该直线匹配方将从两幅图像检测到的直线分别求取交点，然后进行投影变换并利 用交点信息生成直线的匹配特征进行直线匹配。此法依赖直线交点，对非共面直线处理效 果欠佳。
【发明内容】
[0005] 本发明主要解决现有直线匹配方法中对实际场景中存在的大量非共面直线匹配 效果不理想的问题，提出一种基于射影不变量的直线匹配方法，W精确地匹配位于不同平 面上直线。
[0006] 本发明提供了一种基于射影不变量的直线匹配方法，包括W下步骤：
[0007] 步骤1、采集两幅图像，分别标记为参考图像和待匹配图像；
[000引步骤2、对参考图像和待匹配图像进行直线检测，得到参考图像的直线集L= {ai， 曰2,…，an}和待匹配图像的直线集l/={bl，b2,…，bm};并进行特征点匹配，得到特征点匹配 点集C= {(pi，qi)，i = l，2,…，k}，其中，（pi，qi)表示参考图像和待匹配图像中--对应的 匹配点；
[0009] 步骤3、分别获得参考图像和待匹配图像中每条直线的梯度方向，并将梯度方向所 指向的一侧标记为直线右侧，另一侧标记为直线左侧；
[0010] 步骤4、使用直线交点和梯度重新定位参考图像和待匹配图像中直线的端点；
[0011] 步骤5、进行参考图像和待匹配图像中的特征点分簇，对每条直线得到位于其两侧 的局部点集，所述局部点集包括:参考图像中位于直线附近且位于直线右侧的点集和位于 直线左侧的点集，待匹配图像中位于直线附近且位于直线右侧的点集和位于直线左侧的点 集；
[0012] 步骤6、利用直线上两点和直线附近=点构成的五点射影不变量，确定参考图像和 待匹配图像中对应局部点集的相似度;并根据局部点集的相似度确定参考图像和待匹配图 像的参考点集对；
[0013] 步骤7、根据参考点集对及其相似度，进行直线匹配。
[0014] 进一步的，步骤3中分别获得参考图像和待匹配图像中每条直线的梯度方向，包括 W下过程：
[0015] 获得直线上每个点的梯度方向和大小并取其矢量和的方向作为直线梯度方向。
[0016] 进一步的，步骤5中，进行参考图像和待匹配图像中的特征点分簇，包括W下过程：
[0017] 如果特征点与直线的距离小于a倍直线长度并且与该直线的垂直平分线的距离小 于e倍直线长度，则该特征点位于该直线附近；
[0018] 在参考图像中，对于任意直线a,确定位于直线附近且位于直线右侧的点集为 王戶&；^和位于直线左侧的点集为王/^。^;在待匹配图像中，对于任意直线13，确定位于直线 右侧的点集为和位于直线左侧的点集为L戶S 胃。
[0019] 进一步的，步骤6中，确定参考图像和待匹配图像中对应局部点集的相似度，并根 据局部点集的相似度确定参考图像和待匹配图像的参考点集对，包括W下子步骤：
[0020] 步骤6-1、对于参考图像和待匹配图像中任意一对直线a和b，获得参考图像中点集 Zi巧f和待匹配图像中点集的相似度，W及参考图像中点集心巧f和待匹配图像 中点集的相似度，其中，点集相似度的计算使用直线上两点和直线附近S点构成的 五点射影不变量，并根据对应点计算得到的射影不变量差别大小来描述局部点集的相似度 大小；
[0021] 步骤6-2、按照步骤6-1的方法，获得参考图像和待匹配图像中所有对应直线的局 部点集相似度；
[0022] 步骤6-3、将两幅图像中相似度互为最高的局部点集，形成参考点集对。
[0023] 进一步的，步骤7中，根据参考点集对及其相似度，进行直线匹配，包括W下子步 骤：
[0024] 步骤7-1、建立n*m大小的全零矩阵S，其中n和m分别表示参考图像和待匹配图像中 的直线数目；
[0025] 步骤7-2、在步骤6中获得的所有参考点集对中，取出一组参考点集对，并利用该参 考点集对中的点对，计算出单应矩阵H;
[0026] 步骤7-3、利用单应矩阵H查找参考图像和待匹配图像中的所有的重叠直线；
[0027] 步骤7-4、根据参考图像和待匹配图像的重叠直线，更新矩阵S对应元素；
[00%]步骤7-5、重复步骤7-2至7-4,直至所有参考点集对全部计算完毕，得到更新后的 矩阵S;
[0029] 步骤7-6、根据更新后的矩阵S中的值确定匹配直线。
[0030] 进一步的，步骤7-3中，利用单应矩阵H查找参考图像和待匹配图像的重叠直线，包 括W下过程：
[0031] 将参考图像中所有直线使用H投影到带匹配图像中，并将待匹配图像中所有直线 使用H-I投影到参考图像中；
[0032] 如果在参考图像中一条直线a和待匹配图像中直线b的投影直线方向和距离满足 约束条件，同时待匹配图像中直线b和直线a的投影直线方向和距离满足约束条件，则直线a 和b为重叠直线。
[0033] 本发明提供的一种基于射影不变量的直线匹配方法，通过直线附近特征点计算射 影不变量，而不是使用直线的交点进行匹配，提高对于非共面直线处理的鲁棒性，此外使用 局部点集计算单应矩阵，通过单应矩阵寻找从而提高实际场景并非简单单一平面时，直线 匹配的精确性和可靠性。
【附图说明】
[0034] 图1为本发明基于射影不变量的直线匹配方法的实现流程图；
[0035] 图2为射影不变量中S角形特征数构造示意图；
[0036] 图3为射影不变量中五点特征数构造示意图。
【具体实施方式】
[0037] 为使本发明解决的技术问题、采用的技术方案和达到的技术效果更加清楚，下面 结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可W理解的是，此处所描述的具体实施 例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图 中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。
[0038] 图1为本发明基于射影不变量的直线匹配方法的实现流程图。如图1所示，本发明 实施例提供的基于射影不变量的直线匹配方法，包括W下步骤：
[0039] 步骤1、采集两幅图像，分别标记为参考图像和待匹配图像。
[0040] 本发明通常通过摄像机拍摄手段来采集图像，采集的图像通常为在不同视角下针 对同一目标所拍摄的图像，目标应包含有单个或多个平面，并拥有丰富的直线特征，如建筑 图像等。
[0041] 步骤2、对参考图像和待匹配图像进行直线检测，得到参考图像的直线集L= {ai， 曰2,…，an}和待匹配图像的直线集l/={bl，b2,…，bm};并进行特征点匹配，得到特征点匹配 点集C={(pi，qi)，i = l，2，...，k}。
[0042] 其中，（pi，qi)表示参考图像和待匹配图像中一一对应的匹配点。本实施例中，特征 点匹配采用一一对应的结果，没有匹配的特征点会被删除。例如，可W利用LSD(Line Segment Detector,直线段检测器）等方法对参考图像和待匹配图像进行直线检测，利用 SIFT(Seale-invariant fea1:ure transfor