專利名稱：基于輪廓的局部不變區域的檢測方法
技術領域：
本發明涉及圖像處理技術領域，特別涉及一種基于輪廓的局部不變區域的檢測方法。
背景技術：
圖像特征的提取與描述在模式識別、圖像理解中具有非常重要的意義。圖像中顯著特征的局部區域往往具有獨特的結構，如角點、邊緣點等，從圖像中提取具有獨特性的特征來表達圖像內容是計算機視覺領域研究的熱點。目前已經廣泛應用于圖像匹配，目標識另O，圖像檢索等領域。在實際場景中，視點或環境會發生變化，因此圖像可能受到噪聲和背景的干擾，或發生尺度、旋轉、仿射和光照等變化。局部不變區域獨立于這些變化從而指向場景中相同的物理區域。目前有很多局部不變區域的檢測方法，大致可以分為兩類，一類是基于灰度，另一類是基于圖像輪廓。基于灰度的方法發展的歷史可追溯到1981年Moravec提出利用灰度方差提取點特征的算子。Harris和Stephens在Moravec算子的基礎上進行了改進提出了Harris角點檢測方法。Lowe通過尋找圖像尺度空間極值點進行特征點的定位，提出了尺度不變特征檢測方法(Scale Invariant Feature Transform, SIFT),該方法提取的SIFT特征點對尺度和旋轉保持不變，能夠有效地對抗光照和噪聲，對仿射變換也具有一定的魯棒性。現在針對仿射不變性提出了許多方法，Longeberg和Garding基于二階矩陣使用自適應仿射方法提出了仿射不變的團塊(blob)檢測方法。Mikolajczyk和Schmid融合了多尺度和自適應仿射方法，提出了尺度和仿射都不變的區域檢測方法。Matas等提出的MSER方法使用一系列閾值對圖像進行二值化處理，提取在比較寬的灰度閾值范圍內保持形狀穩定的區域作為仿射不變區域，達到了很好的效果。Tuytelaars和Mikolajczyk對局部不變區域檢測子和仿射不變區域檢測子進行了性能分析和對比，并做了綜述。最近在SIFT方法的基礎上，Morel提出了 ASIFT(Affine_SIFT)方法，該方法在仿射變換矩陣的基礎上增加了相機變換矩陣的兩個仿射變換參數，從而能在更大的視角變換中提取特征。基于灰度的方法取得了很好的檢測性能，但這類方法需要處理的灰度信息量比較大，而基于輪廓的方法相對來說處理的輪廓信息量小，且能取得很好的性能。基于輪廓的方法基本思想是，輪廓是圖像的顯著特征，代表了圖像的概貌信息，在一些變換下，比如旋轉和縮放，輪廓的變化反映為自身幾何形狀的改變。因此，可以從輪廓的幾何信息出發，提取出相對不變點，最終達到提取特征區域的目的。目前，這類方法研究得還比較少，Tuytelaars和Van Gool提出的EBR(Edge Based Regions)方法利用輪廓信息提取仿射不變區域，該方法首先提取輪廓和Harris角點，然后在角點兩邊輪廓上尋找兩個相對不變點，最后由角點與兩個相對不變點構造出平行四邊形的仿射不變區域。該方法取 得了不錯的效果，是目前這類方法中性能最好的，但是其在求取相對不變點過程中每次搜索都要計算矩，計算量很大導致方法速度慢。最近，楊丹等也提出了利用輪廓提取旋轉和尺度不變區域，方法首先提取LoG(Laplacian of Gaussian)特征角點,然后將角點在輪廓上的切線方向作為特征方向，接著在輪廓上尋找除角 點外與特征方向相切的不變點，將不變點與角點的距離作為半徑，根據特征角點、特征方向和半徑提取圓形的旋轉尺度不變區域。該方法求取切線方向受輪廓噪聲和仿射等因素的影響，而這些因素在實際場景和輪廓中經常出現，因此該方向并不穩定，導致方法的魯棒性差。
發明內容
有鑒于此，本發明的目的是提供一種基于輪廓的局部不變區域的檢測方法。該方法充分利用輪廓曲線的幾何特征，提取輪廓上與圖像變化保持相對不變的特征，包括角點、角平分線和相對不變點，并由此構造橢圓不變區域。由于檢測只涉及到輪廓信息，有效減少
了計算量。本發明的目的是通過以下技術方案實現的該種基于輪廓的局部不變區域的檢測方法，包括以下步驟步驟I :將待檢測的圖像輸入計算機，使用Canny算法提取圖像輪廓，在輪廓上提取一個DoG角點；步驟2 :分別擬合P點左右兩端輪廓得到角點的兩邊，斜率分別為Ic1和k2，以P點為頂點，ki和k2為兩邊方向構成一個角，角平分線的方向為kp，以kp作為特征方向；步驟3 :在輪廓上尋找與kp相對不變的點P’ ；步驟4 :以PP’為斜邊，角平分線為直角邊構成一直角三角形，兩條直角邊分別為rl 和 r2 ；步驟5 :將兩條直角邊rI和r2作為橢圓的兩條軸，以P為中心點，kp為方向，rl和r2為軸，構造出橢圓局部不變區域。進一步，在步驟二中，特征方向的選取包括以下步驟步驟11 :設輪廓C上的任意一點為Pi,以Pi為原點建立直角坐標系T，設輪廓C上有η個點，在圖像坐標系I下建立如下公式C1 = (Pi = (Xi, Yi), i = I, 2, . . . , η}；步驟12 :將輪廓C從圖像坐標系轉換到坐標系T下，設(m，η)是Pi的圖像坐標，建立如下公式Ct = {p, j (Xi, Yi) = (xj-m, γ^η), i = I, 2, . . , η}；步驟13 :分別取Pi左右兩邊輪廓上各k點組成兩曲線段，如果不夠k個點，則將最后一個點重復直至有k個點，曲線段通過下式表示lSk(p' ^ = {p, j I j = i_k, i-k+1, · · · , i_l}rSk (p' ) = {p, j I j = i+1, . . . , i+k-1, i+k}；步驟14:將lSk(p' J和rSk(p')擬合成過角點的兩條直線，兩邊的斜率通過下式表不
權利要求
1.基于輪廓的局部不變區域的檢測方法，其特征在于所述檢測方法包括以下步驟 步驟I :輸入待檢測的圖像，使用Canny算法提取圖像輪廓，在輪廓上提取ー個DoG角點； 步驟2 :分別擬合P點左右兩端輪廓得到角點的兩邊，斜率分別為Ic1和k2，以P點為頂點，ki和k2為兩邊方向構成ー個角，角平分線的方向為kp，以kp作為特征方向； 步驟3 :在輪廓上尋找與kp相對不變的點P，； 步驟4 :以PP’為斜邊，角平分線為直角邊構成一直角三角形，兩條直角邊分別為rl和r2 ； 步驟5 :將兩條直角邊rl和r2作為橢圓的兩條軸，以P為中心點，kp為方向，rl和r2為軸，構造出橢圓局部不變區域。
2.根據權利要求I所述的基于輪廓的局部不變區域的檢測方法，其特征在于在步驟ニ中，特征方向的選取包括以下步驟 步驟11 :設輪廓C上的任意一點為Pi，以Pi為原點建立直角坐標系T，設輪廓C上有η個點，在圖像坐標系I下建立如下公式 C1 = {Pi = (Xi, Yi), i = 1,2, . . . , η}； 步驟12:將輪廓C從圖像坐標系轉換到坐標系T下，設(m，n) iPi的圖像坐標，建立如下公式Ct = {p, i (Xi, Yi) = (XiI, Yi-Ii), i = 1,2,…，η}； 步驟13 :分別取Pi左右兩邊輪廓上各k個點組成兩曲線段，如果不夠k個點，則將最后一個點重復直至有k個點，曲線段通過下式表示 ISk (p' D = {p, j I j = i-k, i-k+1, · · · , i-1} rSk(p' i) = {p,』I j = i+1, · · · , i+k-1, i+k}; 步驟14 :將ISk(p' J和rSk(p' J擬合成過角點的兩條直線，兩邊的斜率通過下式表示 t(ん U Σ( .) IK1=へ-A=へ- ΣΑ—, ΣΑ, J=1 , 1=1 , 式中IKi和!"Ki分別為左右兩邊的斜率； 步驟15:求取角平分線角度QiG [0，2π)，即繞X軸逆時針旋轉到角平分線方向的角度,通過先算出兩邊的角度θ η和Θ i2，再求和平均得到Qi, θ η和Θ i2的求取如下式arctan(/^ ), L=Ii arctan(r^ ), L=I θη = < π+Sxctan^lKi ),Ζ = 2,3 Qi2 = < 7Γ+arctan(ri^. ),Ζ = 2,3 2π + arctan(/iC; \L = 42π + arctan(riC; )，L = 4 式中L= 1，2，3，4分別表示兩邊落在象限I，II，III，VI，由擬合點的坐標判斷出分布的象限； 步驟16:得到角平分線的角度Qi= (011+012)/2，角平分線的斜率1^ =セ&11(01)。
3.根據權利要求2所述的基于輪廓的局部不變區域的檢測方法，其特征在于在步驟14中，利用最小二乗法，通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配，擬合出兩邊的斜率。
4.根據權利要求I所述的基于輪廓的局部不變區域的檢測方法，其特征在于在步驟3中，尋找相對不變點的方法如下 沿角點的一端輪廓移動平行線，將輪廓與平行線的交點定義為當前點，移動停止的條件是當前點兩端的輪廓都在平行線的ー側，也即平行線與輪廓相切，將停止時的當前點作為相對不變點。
5.根據權利要求4所述的基于輪廓的局部不變區域的檢測方法，其特征在于尋找相對不變點的具體步驟包括 步驟41 :選取輪廓上的角點Pi,以直線a作為角點的角平分線,沿角點右端輪廓上的點移動平行線，移動k(k > O)個點后，當前點為pi+k，平行線為b ； 步驟42 :判斷平行線b是否與輪廓相切，選取pi+k兩邊輪廓上的相鄰點pi+k_n和pi+k+n(l ^ η < k)進行計算,如果點卩…ヰ和pi+k+n在直線b的同側,將兩點坐標值帶入直線b的方程將得到同樣符號的值，此時的pi+k即作為相對不變點；相反，如果兩點不在直線同ー側，那么帶入方程將得到相反符號的值。
6.根據權利要求5所述的基于輪廓的局部不變區域的檢測方法，其特征在于在步驟42中，通過點pi+k的直線b的方程如下式 y-K (x-xi+k) -yi+k = O 式中K是角平分線方向的斜率； 分別將兩點的坐標值帶入上面的等式，可以得到
全文摘要
本發明公開了一種基于輪廓的局部不變區域的檢測方法，該方法主要利用輪廓角點、角點的角平分線和輪廓上與角平分線相對不變的特征點來構造不變區域，由于角平分線的抗噪能力強，受旋轉和尺度等因素的影響小，通過本發明的方法所得到的區域具有較好的穩定性和可重復性，通過旋轉、尺度、仿射、光照、噪聲和模糊等重復率實驗，驗證了本方法處理速度快，具有較強的魯棒性和較廣的應用性。
文檔編號G06K9/46GK102651069SQ20121010153
公開日2012年8月29日 申請日期2012年3月31日 優先權日2012年3月31日
發明者張小洪, 徐玲, 楊夢寧, 洪明堅, 胡海波, 葛永新, 陳遠 申請人:重慶大學