摘 要:圖像配準(zhǔn)是遙感、計算機(jī)視覺、醫(yī)學(xué)等許多領(lǐng)域中的一個基本問題,而圖像特征點的提取和匹配是完成圖像配準(zhǔn)的基礎(chǔ)。本文采用SIFT尺度不變特性變換算子進(jìn)行圖像匹配,通過改進(jìn)該算法,提高算法的效率,通過仿真實驗,證明改進(jìn)的SIFT特征點匹配方法,可以提高特征點匹配的速率,降低匹配計算的耗時。
關(guān)鍵詞:SIFT;特征點匹配;圖像配準(zhǔn)
中圖分類號:TP391.41
圖像匹配是數(shù)字圖像處理和計算機(jī)視覺中的重要組成部分,被應(yīng)用到許多實際領(lǐng)域,如航空攝影測量、目標(biāo)識別、三維系統(tǒng)重建等。由于受到天氣、遮擋、光線等的影響會導(dǎo)致圖像出現(xiàn)平移、縮放、旋轉(zhuǎn)等情況,這些均會為圖像匹配帶來一定的難度。
1999年Lowe提出了一種局部特征算法[1],此算法以尺度空間極值作為圖像的特征對圖像進(jìn)行匹配處理,但該算法提取的SIFT特征點數(shù)量大,匹配時間較長,針對這些結(jié)合Harris角點檢測算法對SIFT算法進(jìn)行改進(jìn),研究該方法在圖像匹配中的對匹配速率的影響。
1 SIFT算法
SIFT算法是一種基于尺度空間的局部特征描述算子,其對于圖像縮放、旋轉(zhuǎn),仿射變換能夠保持不變性,2004年由David G.Lowe[2]總結(jié)提出。在某些情況下,對于任何視角拍攝的圖像也能夠保持較穩(wěn)定的配準(zhǔn)力。
算法步驟:(1)不同的尺度空間生成和尺度空間極值檢測。(2)去除邊緣點和不穩(wěn)定極值點。(3)特征點主方向確定。(4)生成SIFT特征描述符。
圖像金字塔的構(gòu)建[3]如圖1,利用尺度因子的高斯核對圖像進(jìn)行卷積,獲得圖像的不同尺度空間,作為金字塔圖像的第1層;將該層2倍的尺度圖像,作為金字塔圖像第2層的第1幅圖像,并對第2層第1幅圖像采用不同尺度因子的高斯核進(jìn)行卷積,從而得到金字塔圖像第2層其他圖像。重復(fù)以上步驟,即可得到高斯金字塔圖像。每層相鄰高斯圖像相減,即可獲得DoG圖像[4]。
因為SIFT算法可擴(kuò)展性好,能夠與其他形式的特征向量較容易聯(lián)合,因此,本文試圖利用此特性改變SIFT算法的在應(yīng)用中效用,并運用仿真實驗進(jìn)行驗證。
2 Harris算法
1988年C.Harris和J.Stephens共同研究提出的,它是以Moravec算子為基礎(chǔ)。利用泰勒級數(shù)展開思路,Moravec算子衍生到Harris算子,可用圖直觀表示,計算不止水平、垂直、對角線方向的灰度變化,而且可以計算任意方向的灰度變化,進(jìn)而利用數(shù)學(xué)公式來確定特征點。
3 本文算法思路及實驗
本算法主要是針對SIFT特征提取過程中,金字塔的構(gòu)建占用了整個SIFT特征提取時間大半以上的問題,采用階層合理約束的方法來獲得特征點數(shù)目和時間消耗的折中。然后結(jié)合Harris角點檢測方法進(jìn)行SIFT特征點數(shù)目控制的策略,減少匹配計算量,進(jìn)而提高配準(zhǔn)的效率。
分別采用傳統(tǒng)SIFT算法和本文改進(jìn)算法進(jìn)行實驗。原始圖像數(shù)據(jù)如圖2。
4 結(jié)束語
本文講述了SIFT特征檢測算法、Harris角點檢測算法,通過改變SIFT特征點檢測中金字塔圖像的不放大2倍的方法,減少特征點提取的耗時,結(jié)合Harris角點檢測減少待匹配特征點數(shù)量,提高圖像匹配的速率,實驗結(jié)果顯示,針對平移和微小視角變化的圖像匹配速率有所提高,但是對于圖像的配準(zhǔn)率有微小的降低,這點有待進(jìn)一步的研究。
參考文獻(xiàn):
[1]陳志雄.基于圖像配準(zhǔn)的SIFT算法研究與實現(xiàn)[J].計算機(jī)應(yīng)用技術(shù),2008(05).
[2]David G.Lowe”Distinctive image features from scale-invariant key points”,International Journal of Computer Vision,2004,91-110.
[3]邱建國,張建國,李凱.基于Harris與SIFT算法的圖像匹配算法[J].測試技術(shù)學(xué)報,2009(03):271-274.
[4]楊占龍.基于特征點的圖像配準(zhǔn)與拼接技術(shù)研究[J].電路與系統(tǒng),2008(04).
作者簡介:陳方園(1987-),女,陜西寶雞人,碩士研究生,研究方向:信號與信息處理。
作者單位:西安建筑科技大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院,西安 710055