基于圖像特征提取和特征點(diǎn)描述的匹配方法的研究

王中杰

（山西大學(xué)電子信息工程系，山西太原030013）

基于圖像特征提取和特征點(diǎn)描述的匹配方法的研究

王中杰

（山西大學(xué)電子信息工程系，山西太原030013）

基于特征提取的圖像匹配技術(shù)的基本思路是在圖像中提取能夠包含圖像有效信息的特征，然后對(duì)這些特征進(jìn)行描述，且要求該過程對(duì)圖像的視角變化、灰度變化、旋轉(zhuǎn)變化、噪聲及其它因素具有一定的魯棒性，最后通過特定的相似性度量準(zhǔn)則對(duì)特征描述子進(jìn)行匹配。本文總結(jié)了前人的研究成果，深入研究了各種特征提取及特征點(diǎn)描述算法，在此基礎(chǔ)上本文提出了一種新的圖像匹配算法，運(yùn)用角點(diǎn)檢測(cè)來實(shí)現(xiàn)圖像特征的提取，實(shí)現(xiàn)了基于圖像匹配技術(shù)的實(shí)時(shí)電子穩(wěn)像算法。

圖像特征；匹配算法；角點(diǎn)檢測(cè)；噪聲

在計(jì)算機(jī)視覺和圖像處理領(lǐng)域，圖像匹配是一個(gè)重要技術(shù)。其方法基本思想就是將不同拍攝設(shè)備獲取的感官上具有某種特定差異（比如視角、光照等差異）的幾幅圖像進(jìn)行匹配，最終建立圖像之間的坐標(biāo)映射關(guān)系，并確定圖像之間的幾何變換模型參數(shù)，用以糾正圖像的畸變。許多圖像領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)都與圖像匹配具有十分緊密的聯(lián)系，比如圖像去噪、圖像多尺度理論、圖像插值等都是該技術(shù)使用的基本圖像理論。圖像匹配技術(shù)不僅與多維信號(hào)處理、數(shù)值分析及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)息息相關(guān)，而且可以作為圖像高層語義理解、圖像分析及圖像識(shí)別等相關(guān)領(lǐng)域有效的理論工具。

現(xiàn)代應(yīng)用會(huì)朝著具有更復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景和更便攜的應(yīng)用設(shè)備的方向發(fā)展，這促進(jìn)具有更高性能的圖像匹配技術(shù)的出現(xiàn)。當(dāng)今計(jì)算機(jī)處理能力不斷提高，硬件設(shè)備的價(jià)格不斷下降，而且數(shù)字化理論快速發(fā)展，這些因素的存在進(jìn)一步推動(dòng)了高精度、高速度且穩(wěn)健的圖像匹配技術(shù)可以實(shí)時(shí)應(yīng)用于各種領(lǐng)域的進(jìn)展。無論如何，研究出具有高精準(zhǔn)度、快速而且很強(qiáng)魯棒性的圖像匹配技術(shù)，勢(shì)必推動(dòng)著圖像處理理論層面達(dá)到一種新的高度，并且在應(yīng)用領(lǐng)域不僅可以拓寬應(yīng)用范圍，而且可以提高應(yīng)用價(jià)值［1］。因此，圖像匹配理論的突破，會(huì)進(jìn)一步推動(dòng)它各方面應(yīng)用的發(fā)展，所以對(duì)該領(lǐng)域的研究具有深遠(yuǎn)的意義。

1　圖像預(yù)處理

無論是日常數(shù)碼相機(jī)拍攝的普通影像還是衛(wèi)星拍攝的遙感圖像，由于拍攝環(huán)境中難免存在光照變化及目標(biāo)重疊等現(xiàn)象，以及設(shè)備傳感器的差異，使得采集的圖像往往伴隨著各種各樣的噪聲，而且有時(shí)會(huì)出現(xiàn)對(duì)比度不夠突出的現(xiàn)象。這導(dǎo)致這些圖像不能直接用來進(jìn)行圖像匹配，因?yàn)閳D像之間由于采集而引起的差別會(huì)較大的干擾后續(xù)的匹配工作。所以在獲取采集的圖像之后，一般要對(duì)之進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理，使圖像盡可能的作為用于匹配的理想圖像。

2　角點(diǎn)檢測(cè)算法

基于特征點(diǎn)的圖像匹配算法，一般先從圖像中提取出相應(yīng)的特征點(diǎn)集，然后計(jì)算這些特征點(diǎn)的描述子，最后通過特定的匹配準(zhǔn)則進(jìn)行特征匹配。如果正確匹配的特征點(diǎn)對(duì)占所有特征點(diǎn)的比例高于一定的閾值，便能根據(jù)相應(yīng)的提純?yōu)V波算法，比如LMS、RANSAC得到正確匹配的特征點(diǎn)對(duì)，從而有效地估算出基準(zhǔn)圖像和待匹配圖像之間幾何變換模型的參數(shù)值［2］。

角點(diǎn)檢測(cè)是一種常見的特征點(diǎn)檢測(cè)算法，包括Harris角點(diǎn)、SUSAN角點(diǎn)和FAST角點(diǎn)檢測(cè)等。在上述角點(diǎn)檢測(cè)的基礎(chǔ)上加上圖像尺度空間理論，就能使檢測(cè)的角點(diǎn)對(duì)尺度變換具有良好的不變性。圖1是角點(diǎn)提取結(jié)果圖。

圖1　角點(diǎn)提取結(jié)果Fig.1The diagram of corner detection

Harris角點(diǎn)能有效的提取角點(diǎn)特征，它的主要優(yōu)點(diǎn)有：1）求二階矩M的時(shí)候需要使用灰度差分計(jì)算，簡(jiǎn)單易操作；2）對(duì)像素點(diǎn)的角點(diǎn)響應(yīng)值在鄰域內(nèi)進(jìn)行非極大值抑制，只提取具有極大響應(yīng)值的點(diǎn)作為輸出角點(diǎn)，這樣提取的點(diǎn)均勻而合理；3）提取的特征角點(diǎn)對(duì)噪聲影響以及圖像旋轉(zhuǎn)、灰度變化很穩(wěn)定。但是Harris角點(diǎn)有一個(gè)明顯的缺點(diǎn)，即它對(duì)尺度變化很敏感。

3　去除誤匹配方法

在獲取了基準(zhǔn)圖像和待匹配圖像的特征描述符后，需要根據(jù)某種相似性度量函數(shù)對(duì)特征進(jìn)行匹配。常見的相似性度量一般建立在距離函數(shù)的基礎(chǔ)上，比如歐氏距離、Hausdorff距離、漢明距離等［3］。一般情況下，使用相似性度量函數(shù)不能將所有的特征均正確匹配，匹配的特征點(diǎn)對(duì)之間難免會(huì)存在錯(cuò)誤匹配的現(xiàn)象，而錯(cuò)誤的匹配會(huì)極大地降低基準(zhǔn)圖像和待匹配圖像之間單應(yīng)性矩陣的精度。因此，在使用相似性度量函數(shù)對(duì)使用圖像匹配算法完成初始匹配后，還需要進(jìn)一步剔除錯(cuò)誤的匹配［4-5］。

RANSAC算法能高效排除異常數(shù)據(jù)的干擾，大大提高了模型參數(shù)的穩(wěn)健性，從而廣泛應(yīng)用與各個(gè)領(lǐng)域。圖像匹配過程中難免會(huì)存在錯(cuò)誤的匹配，當(dāng)所得到的匹配點(diǎn)對(duì)中存在不高于一定比例的錯(cuò)誤匹配時(shí)，使用RANSAC算法［6］可以有效的去除錯(cuò)誤匹配，從而通過正確匹配的點(diǎn)對(duì)得到最優(yōu)的單應(yīng)性矩陣參數(shù)。

4　改進(jìn)算法

文中結(jié)合了Harris算子給出的描述像素鄰域內(nèi)梯度分布的二階矩M的思想，其中Harris角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)定義為：Cornerness=Det（M）-k（Trace（M））2。通過求取FAST角點(diǎn)的Harris響應(yīng)值大小，結(jié)合圓形模板去除分布密集現(xiàn)象，同時(shí)有效的剔除不穩(wěn)定的邊緣響應(yīng)點(diǎn)，進(jìn)而加強(qiáng)后續(xù)匹配的穩(wěn)健性。

圖2給出了FAST算子和本文提出的改進(jìn)FAST角點(diǎn)提取的對(duì)比圖：

圖2　FAST角點(diǎn)檢測(cè)和改進(jìn)FAST角點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果的對(duì)比圖Fig.2Comparison of corner detection result between FAST and improved algorithm

改進(jìn)的FAST角點(diǎn)檢測(cè)由于消除了分布聚簇現(xiàn)象，而且剔除了不穩(wěn)定邊緣點(diǎn)，相對(duì)于FAST角點(diǎn)［7］來說，它對(duì)包括噪聲、光照、旋轉(zhuǎn)及視角各種變化的整體匹配率有所提高，可以進(jìn)一步加強(qiáng)后續(xù)匹配的魯棒性。

利用Kalman濾波算法［8］可以有效的平滑運(yùn)動(dòng)矢量的高頻隨機(jī)抖動(dòng)，正確預(yù)測(cè)攝像機(jī)的掃描運(yùn)動(dòng)。對(duì)組圖像序列的仿真結(jié)果如圖3所示。細(xì)曲線表示初始運(yùn)動(dòng)矢量，包括主動(dòng)運(yùn)動(dòng)矢量和隨機(jī)抖動(dòng)分量，粗曲線表示經(jīng)Kalman濾波得到的主動(dòng)運(yùn)動(dòng)矢量，兩者相減就得到了用于運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)碾S機(jī)抖動(dòng)分量。

圖3　運(yùn)動(dòng)矢量的測(cè)量和濾波的仿真結(jié)果Fig.3The result of motion vector simulation

5　結(jié)論

不同的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)τ趫D像匹配的要求也各不相同，目前還不存在一套普遍使用的技術(shù)理論框架，也只有在實(shí)際特定的應(yīng)用環(huán)境中才能對(duì)圖像匹配的效果進(jìn)行研究和探討。選取能夠描述常見抖動(dòng)現(xiàn)象的Similarity模型。在此基礎(chǔ)上使用本文圖像匹配算法進(jìn)行相鄰兩幀的匹配，通過Ransac算法剔除錯(cuò)誤匹配，然后根據(jù)正確的匹配點(diǎn)對(duì)獲取幀間全局運(yùn)動(dòng)矢量。由于該矢量不僅包含隨機(jī)抖動(dòng)分量，而且包含攝像機(jī)主動(dòng)掃描分量，所以接著使用Kalman濾波的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)，可以去除隨機(jī)抖動(dòng)的同時(shí)保留了圖像的真參考文獻(xiàn)：

實(shí)運(yùn)動(dòng)。

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［8］王鵬.圖像檢索中分布式哈希索引技術(shù)研究［D］.合肥：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2014.

The research of matching method based on image feature extraction and description of feature points

WANG Zhong-jie
（Department of Electronic Information Engineering，Taiyuan 030013，China）

The basic idea of the extracted image feature matching technique is to extract features in the image can contain valid image information，and these features will be described，and the requirements of this process on the viewing angle of the image，scale variation，rotation change，noise and other factors have a certain robustness，and finally through a particular similarity measure to match the feature descriptors.This paper summarizes the results of previous studies，in-depth study of the various features and feature point extraction algorithm is described，on this basis，this paper proposes a new image matching algorithm，and implemented based on real-time electronic image stabilization algorithm for image matching technology.

image feature；matching algorithm；corner detection；noise

TN911.73

A

1674－6236（2015）24-0173-02

2015-02-11稿件編號(hào)：201502099

王中杰（1973—），女，山西太原人，碩士研究生，講師。研究方向：無線通信、圖像處理等。