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    基于多特征融合的圖像匹配研究

    2022-04-20 13:09:18魯家皓張捷胡國勝唐智
    微型電腦應(yīng)用 2022年3期
    關(guān)鍵詞:圖像匹配錯誤率灰度

    魯家皓, 張捷, 胡國勝, 唐智

    (1.上海電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院,教師工作部/人事處,上海 201411;2.上海大學(xué),機電工程與自動化學(xué)院,上海 200436;3.上海電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院,通信與信息工程學(xué)院,上海 201411;4.東華大學(xué),機械工程學(xué)院,上海 201620)

    0 引言

    隨著多媒體技術(shù)的不斷發(fā)展,每天都會產(chǎn)生大量的圖像,圖像處理技術(shù)在許多領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用,如醫(yī)學(xué)影像、飛行軌跡、軍事等[1-3]。在圖像采集過程中,由于多種因素的影響,單一幅圖像無法完整描述目標(biāo)的信息,為了更好地描述目標(biāo)信息,可以采用多幅圖像進行匹配,得到一幅更加完整的圖像,因此這種圖像匹配成為當(dāng)前研究的重點[4-5]。

    針對圖像匹配問題,一些發(fā)達(dá)國家學(xué)者進行了長期的研究,提出了許多有效的圖像匹配方法,圖像匹配技術(shù)十分成熟,而國內(nèi)圖像匹配的研究時間比較晚,亦取得了相當(dāng)多的成果,但是還有許多問題有待解決[6]。當(dāng)前圖像匹配方法可以劃分為2類:一類是基于灰度信息的圖像匹配方法,該類方法首先將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像,并根據(jù)灰度信息計算兩幅圖像之間的相似度,從而得到圖像匹配結(jié)果,該類方法的圖像匹配時間短,圖像匹配效率高,但是圖像匹配的錯誤點比較多,難以獲得高精度的圖像匹配結(jié)果[7-9];另一類方法是基于特征的圖像匹配方法,首先提取圖像的角點、邊緣等特征,然后根據(jù)特征進行圖像匹配,該類方法對圖像的旋轉(zhuǎn)、尺度縮放等魯棒性強[10-12],但是由于通常情況下圖像的特征比較多,當(dāng)前主要采用單一特征進行圖像匹配,無法獲得理想的圖像匹配結(jié)果,圖像匹配正確率低[13-14]。

    傳統(tǒng)圖像匹配方法存在誤差大、效率低等問題,為了獲得理想的圖像匹配結(jié)果,本文設(shè)計了基于多特征融合的圖像匹配方法,在相同實驗環(huán)境下,與其他方法進行了圖像匹配的仿真實驗。結(jié)果表明,本文方法提高了圖像匹配精度,縮短了圖像匹配的時間,具有十分明顯的優(yōu)越性。

    1 多特征融合的圖像匹配方法

    1.1 圖像的預(yù)處理

    (1)

    (2)

    式中,a和b為收縮與平移因子。

    小波分析系數(shù)的計算式為

    (3)

    小波分析重構(gòu)形式為

    (4)

    圖像屬于離散信號,這樣連續(xù)小波無法進行直接處理,為此需要對連續(xù)小波進行離散化操作:

    (5)

    這樣可以得到離散化小波分析系數(shù)的計算式為

    (6)

    相應(yīng)的離散化小波變換重構(gòu)可以表示為

    (7)

    1.2 提取圖像特征

    1.2.1 LBP特征

    在圖像匹配過程中,需要提取特征,根據(jù)特征實現(xiàn)圖像之間的匹配,因此特征提取十分關(guān)鍵,直接影響到圖像匹配的結(jié)果。

    當(dāng)前圖像匹配特征很多,局部二值模式(LBP)特征可以描述圖像灰度變化特點,為此采用LBP特征進行圖像匹配。圖像一個像素灰度值為pf,它與鄰域內(nèi)N個像素點的灰度值有關(guān)聯(lián),那么該像素的LBP特征可以表示為

    L=e(pf,p1,p2,…,pN)

    (8)

    不同像素的灰度值差別比較大,這樣灰度差能夠更加準(zhǔn)確反映出圖像灰度變化特點,這樣LBP特征為

    L=e(pf,p1-pf,p2-pf,…,pQ-pf)

    (9)

    通常情況下,中心像素與其他像素之間存在一定的獨立性,這樣有

    L=e(pf)e(p1-pf,p2-pf,…,pQ-pf)

    (10)

    忽略中心像素點灰度值,中心像素點的LBP特征為

    L≈e(p1-pf,p2-pf,…,pQ-pf)

    (11)

    灰度差值有正負(fù)之分,對其進行變換得到

    L=e(u(p1-pf),u(p2-pf),…,u(pQ-pf))

    (12)

    其中:

    (13)

    最后圖像的像素點LBP特征可以表示為

    (14)

    1.2.2 邊緣特征

    對于一幅圖像f(x,y),邊緣特征也是一個十分重要的特征,采用Zernike算法提取圖像的邊緣特征,圖像的n階m次Zernike可以表示為

    (15)

    進行圖像邊緣檢測時,通常采用Z00、Z11和Z203個階次的Zernike不變矩,對圖像f(x,y)進行旋轉(zhuǎn)后得到圖像f′(x,y),那么滿足條件式(16),

    (16)

    (17)

    式(17)中,圖像旋轉(zhuǎn)角度計算式為

    (18)

    Zernike不變矩對圖像旋轉(zhuǎn)魯棒性強,如圖像幅值不變,則有

    (19)

    Z00、Z11和Z20的積分核函數(shù)分別為

    U00=1

    (20)

    U11=x+jy

    (21)

    U20=2x2+2y2-1

    (22)

    旋轉(zhuǎn)圖像的各階Zernike矩計算式如式(23)~(25):

    (23)

    (24)

    (25)

    由上述公式可以得到圖像匹配的Zernike不變矩特征,即圖像匹配的邊緣特征。

    1.3 圖像匹配算法

    由于單一LBP特征和Zernike不變矩特征無法獲得理想的圖像匹配結(jié)果,因此本文利用兩者的優(yōu)勢,首先采用LBP特征進行圖像粗匹配,然后采用Zernike不變矩特征進行圖像精匹配,以獲得理想的圖像匹配結(jié)果。

    1.3.1 LBP特征的圖像粗匹配

    對待匹配的圖像進行LBP特征提取后,就可以對它們兩者的LBP特征進行匹配,實現(xiàn)圖像的粗匹配,本文選擇用最近距離與次近距離比法進行粗匹配。設(shè)P1、P2為圖像1、圖像2的LBP特征,那么兩者之間的距離計算式為

    (26)

    其中,Descri為LBP特征向量。

    根據(jù)式(26)計算待匹配的圖像的全部特征點的距離,設(shè)最近距離與次近距離比為Rod,如果Rod≤0.6,那么表示2個特征點匹配成功,不然就匹配失敗。

    1.3.2 邊緣特征的圖像精匹配

    (1)采用Zernike算法提取待匹配的圖像Zernike不變矩特征。

    (2)根據(jù)Zernike不變矩對圖像進行匹配,實現(xiàn)精匹配。

    2 圖像匹配方法性能的仿真測試

    2.1 實驗對象及實驗環(huán)境

    選擇文獻(xiàn)[13]、文獻(xiàn)[14]和文獻(xiàn)[15]方法,進行對比實驗,共進行5次圖像匹配實驗,每一次匹配實驗選擇的匹配圖像如表1所示。進行仿真實驗計算機參數(shù)為Intel 4核3.0 GHz CPU,內(nèi)存為32 GB,編程工具為MATLAB 2017a。

    表1 每次仿真實驗的圖像匹配數(shù)量

    2.2 實驗結(jié)果與分析

    統(tǒng)計不同方法的圖像匹配時間,結(jié)果如表2所示。由表2可以看出,與其他3種方法相比,本文方法的圖像匹配時間最少,加快了圖像匹配速度,具有更加廣泛的應(yīng)用范圍。

    表2 圖像匹配平均時間對比 單位:s

    統(tǒng)計不同方法的圖像匹配精度,結(jié)果如圖1所示。由圖1可以看出,與其他3種方法相比,本文方法的圖像匹配精度最高,有效降低了圖像匹配錯誤率,具有明顯的優(yōu)越性。

    圖1 不同方法匹配精度對比圖

    為了測試圖像匹配方法的整體性能,統(tǒng)計不同方法的圖像匹配錯誤率,結(jié)果如圖2所示。對圖2的圖像匹配錯誤率進行分析可以看出,不同的實驗,本文方法的圖像匹配錯誤率始終小于對比方法,獲得了十分理想的圖像匹配結(jié)果。

    圖2 不同方法的圖像匹配錯誤率

    3 總結(jié)

    傳統(tǒng)圖像匹配方法存在誤差大、效率低等問題,為了獲得理想的圖像匹配結(jié)果,提出基于多特征融合的圖像匹配方法。首先采集待匹配圖像,并對它們進行預(yù)處理,去除一些無用的噪聲,然后從圖像中提取灰度特征和邊緣特征,最后根據(jù)這些特征進行圖像粗匹配和精匹配,并與其他方法的圖像匹配仿真實驗,結(jié)果表明本文方法是一種精度高、耗時少的圖像匹配方法,具有更高的實際應(yīng)用價值。

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