采用圖像增強的圖像特征點匹配算法

黃超

（棗莊學院 信息科學與工程學院，山東 棗莊277160）

圖像特征匹配［1－4］的目的是在同一場景的圖像中找到相應的特征，如點特征或線特征［5－6］.由于成像條件的影響，采集圖像的同一區(qū)域，不僅在不同情境的表觀不同，而且圖像的對應區(qū)域之間存在射影畸變［7－8］.此時，對圖像進行特征點的提取和匹配，其準確性會受到嚴重影響.針對此問題，可以對圖像采取前期的預處理，去除圖像中的無關信息，恢復圖像中的真實信息，使圖像的信息便于檢測，從而增強圖像的質量.這種預處理也使特征提取、匹配和識別的可靠性得到了提高.本文提出了利用直方圖均衡化、基于照明－反射模型的同態(tài)濾波和基于Retinex理論的增強方法對收集到的圖像進行預處理，再對預處理后的圖像應用尺度不變特征轉換（SIFT）算法［9］，加速健壯特征（SURF）算法［10］和仿射－尺度不變特征轉換（ASIFT）［11］算法進行圖像特征提取和匹配.

1 圖像增強的預處理結果分析

1.1 直方圖均衡化

直方圖均衡化是一個非線性處理過程，也是一種使用圖像直方圖進行對比度調(diào)節(jié)的方法，其目的是獲得更開闊和更均勻的分布.通過使用更適應人類視覺分析的方法，使較低對比度的區(qū)域獲得更高的對比度，從而增強圖像的亮度，該方法適用于圖像呈現(xiàn)出非常緊湊的像素對比度的情況［12－13］.通過這種調(diào)節(jié)，圖像像素灰度會在直方圖上有一個比度.直方圖均衡化的實現(xiàn)依賴于能夠將最常用的像素灰度值分布進行有效擴展的方案，利用多個直方圖完成局部對比度的調(diào)節(jié)而不是完成整體對比度的調(diào)節(jié)，是自適應直方圖均衡化，以實現(xiàn)圖像局部對比度的調(diào)節(jié).

圖像直方圖均衡化處理的結果，如圖1所示.由圖1可知：從處理效果來看，圖像對比度明顯得到增強，處理后的圖像灰度分布更均勻，可以獲得滿意的圖像效果.利用圖像的頻率信息，將圖像的高頻部分與低頻部分分離，使圖像在保留較多原始灰度圖像分布的同時，達到更有吸引力的平衡.根據(jù)直方圖均衡化算法和調(diào)用Matlab中的Histeq函數(shù)處理，可以看出圖像的效果非常近似.

1.2 基于照明-反射模型的同態(tài)濾波

基于照明－反射模型的同態(tài)濾波原理是通過濾波函數(shù)估算圖像的低頻或高頻成分，增強圖像局部對比度，同時壓縮圖像動態(tài)范圍［14］.圖像上照明不均的問題得以排除，進而對圖像灰度范圍加以調(diào)整，暗區(qū)域的圖像細節(jié)得到了增強，圖像亮區(qū)的圖像細節(jié)也得到了保存，這便是應用濾波的目的.

圖1 圖像直方圖均衡化預處理結果Fig.1 Image histogram equalization preprocessing results

圖像I（x，y）表達式為

式中：L（x，y）為照明分量，描述了景物的照明，與景物無關，0＜L（x，y）＜∞；R（x，y）為反射分量，包括了目標的細節(jié)，它與照明無關，0＜R（x，y）＜1.

同態(tài)濾波的流程為I（x，y）→logI→DFT→H（u，v）→（DFT）－1→exp→O（x，y）.式中：logI為對I取對數(shù)；DFT 為對數(shù)據(jù)作傅里葉變換；H（u，v）為對數(shù)據(jù)進行濾波；（DFT）－1為對數(shù)據(jù)作反傅里葉變換；exp為對數(shù)據(jù)作指數(shù)變換；O（x，y）為處理后的圖像數(shù)據(jù).

應用圖像增強方法對圖像進行預處理的結果，如圖2所示.由圖2可知：同態(tài)濾波器能增加圖像高頻的貢獻，消減圖像低頻的貢獻；同時，完成動態(tài)范圍的壓縮和對比度的增強.顯然，經(jīng)同態(tài)濾波預處理后，圖像的視覺效果明顯優(yōu)于原圖像，而且圖像細節(jié)更清晰.

圖2 圖像同態(tài)濾波的預處理結果Fig.2 Preprocessing results of image homomorphism filtering

1.3 基于Retinex理論

由Retinex算法的原理可知：在不同光源或光線下，相同物體的顏色是恒定不變的.圖像I（x，y）被分解為物體的反射圖像R（x，y）和亮度圖像L（x，y）.圖像的內(nèi)在性質由R（x，y）決定，圖像像素的動態(tài)范圍由L（x，y）決定.物體的反射性質需要從圖像I（x，y）中取得.通過降低亮度圖像對反射圖像的影響，達到圖像增強的目的.

為了便于算法的計算，對公式進行對數(shù)處理.對數(shù)處理有2個優(yōu)點：1）對數(shù)形式，更靠近于人眼亮度的感知能力；2）可以將復雜的乘積形式變?yōu)楹唵蔚募訙p形式.即logI（x，y）＝log（R（x，y）·L（x，y））＝logR（x，y）＋logL（x，y）.記i（x，y）＝r（x，y）＋l（x，y）.由此可以得到增強模型為

式中：G（x，y）為低通卷積函數(shù)，作用是從輸入圖像中估計亮度圖像L（x，y）.同時，對輸入圖像局部進行處理而采用高斯卷積函數(shù)，采用此函數(shù)又能更好地增強圖像.是尺度常量.c的值越小，圖像灰度動態(tài)范圍被壓縮的越多；相反，c的值越大，圖像將被銳化的越厲害.λ是常量矩陣，使得，進而得到R（x，y），從而得到了增強后的圖像.

Retinex算法實質上是一種基于光照補償?shù)膱D像增強算法，其核心部分是照射分量估計.它能夠將原圖像中的絕大多數(shù)細節(jié)信息還原，同時還避免了由直方圖均衡化算法造成的兩極分化趨勢，增強后圖像的畫質較為柔和，圖像在視覺效果上變得更好.Retinex算法不僅能使動態(tài)范圍得以壓縮，圖像的邊緣也得到增強，達到了相互協(xié)調(diào)，同時還保持了原圖像顏色的恒定性.此外，Retinex算法還克服了多種增強方法的綜合應用，導致圖像增強效果產(chǎn)生此消彼長的不足.

應用基于Retinex理論的增強方法處理圖像的結果，如圖3所示.由圖3可知：圖像的光照得到了補償，增強后的圖像視覺效果較好.利用算法中光照補償方法，完成了原圖像的反射圖像的逼近.

圖3 圖像Retinex方法預處理結果Fig.3 Image Retinex method preprocessing results

2 基于增強圖像的特征匹配

針對圖像模糊引起圖像質量較差的視覺效果，應用文中方法進行實驗.以A 圖像作為參考圖像，其余的5副圖像作為待匹配圖像，如圖4所示.由圖4可以看出：圖像的視覺效果從A 圖像到F圖像逐漸變得模糊.

將圖4中的A 圖像分別與B，C，D，E和F圖像配成對，對應得到的實驗結果，如表1～5所示.由表1～5可知：圖像經(jīng)直方圖均衡化處理后，再進行圖像的特征點提取和匹配時，得到圖像正確的匹配點數(shù)明顯比未處理前的圖像有所增加，尤其是ASIFT 算法匹配的特征點變化相當明顯；其次，SURF算法較SIFT 算法匹配的特征點數(shù)目變化更顯著.經(jīng)過同態(tài)濾波預處理的圖像匹配的特征點數(shù)目，與未處理圖像特征點匹配點數(shù)沒有明顯的變化.

圖4 待匹配的模糊圖像Fig.4 Fuzzy image

表1 模糊圖像A 和B的特征點匹配表Tab.1 Feature points matching table of fuzzy image A and B

表2 模糊圖像A 和C對的特征點匹配表Tab.2 Feature points matching table of fuzzy image A and C

表3 模糊圖像A 和D 對的特征點匹配表Tab.3 Feature points matching table of fuzzy image A and D

表4 模糊圖像A 和E對的特征點匹配表Tab.4 Feature points matching table of fuzzy image A and E

表5 模糊圖像對A 和F特征點匹配表Tab.5 Feature points matching table of fuzzy image A and F

圖5 模糊圖像特征點的匹配率Fig.5 Matching rate of fuzzy image

模糊圖像SIFT 算法、SURF 算法和ASIFT 算法的匹配率（η），如圖5所示.由圖5 可知：經(jīng)直方圖均衡化處理的圖像，用SURF算法提取的圖像特征點匹配率較高；同態(tài)濾波預處理圖像的方法，經(jīng)SIFT 算法提取圖像特征點的匹配率較高.

3 結束語

詳細研究3種圖像增強的方法，并通過實驗實現(xiàn)了3種方法的圖像增強，提高了圖像特征點匹配數(shù)目.經(jīng)過實驗分析，與未進行增強處理的圖像相比，文中方法處理的圖像特征點數(shù)目有較明顯地提高，驗證了文中提出的方法是有效的.

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