蘇可心 ，韓廣良 ，孫海江

1.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100039

2.中國科學(xué)院 長春光學(xué)精密機械與物理研究所 圖像室，長春 130033

1 引言

近年來，精度高、突防能力強、殺傷力大的精確制導(dǎo)武器在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中起著主導(dǎo)作用[1]。而景象匹配作為高精度末制導(dǎo)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于精確制導(dǎo)系統(tǒng)中：利用電視導(dǎo)引頭實時獲取的前視圖像（實時圖）與存儲在彈體導(dǎo)引頭中的目標區(qū)域圖像（基準圖）進行匹配，依據(jù)匹配結(jié)果判定當前是否到達目標區(qū)域，從而對目標進行精確定位，為末制導(dǎo)跟蹤過程提供必要的目標初始信息[2]?？梢?，景象匹配算法的性能將直接影響末制導(dǎo)定位精度。

目前，基于局部特征的景象匹配成為國內(nèi)外研究的熱點。其中，David Lowe[3]于2004年提出的SIFT算法因其對旋轉(zhuǎn)、尺度變換、光照變化等都具有良好的魯棒性而得到廣泛研究。如SURF[4]算法旨在改善SIFT的計算復(fù)雜度；針對SIFT無法適應(yīng)大視角變換的缺點，Morel[5]于2009年提出ASIFT算法，通過模擬相機拍攝視角的變化，實現(xiàn)了全仿射不變性，但其匹配效率相對較低。

本文針對末制導(dǎo)導(dǎo)彈目標匹配階段，彈載相機拍攝的實時圖與預(yù)存的基準圖之間存在大視角差異的情形，提出了一種抗視角變換的改進SIFT景象匹配算法。該算法較原始SIFT算法得到更多匹配點對并且明顯提高了匹配準確率，滿足工程應(yīng)用需求。

2 SIFT算法原理

SIFT特征點提取與匹配過程一般包括如下4個步驟[6-9]：

（1）尺度空間極值點檢測，即在圖像二維平面空間和尺度空間中同時檢測局部極值點。并通過擬合三維二次函數(shù)來精確特征點的位置和尺度。

（2）特征點方向分配，采用基于梯度方向直方圖統(tǒng)計的方法來確定特征點的方向。

（3）建立特征點的描述符，SIFT描述子是對特征點鄰域高斯圖像梯度統(tǒng)計結(jié)果的一種表示。

（4）SIFT特征點集的匹配。以歐氏距離作為相似度量準則來完成特征向量集的匹配，并采用RANSAC[10]算法對匹配點對進行篩選，從而提高變換模型參數(shù)估計的準確性。

3 SIFT算法改進

通過實驗發(fā)現(xiàn)，當實時圖和基準圖之間存在較大視角差異時，SIFT算法得到的匹配對數(shù)明顯減少且誤匹配增多。針對此問題，本文受到Matas等人[11]的啟發(fā)后在提取SIFT特征點環(huán)節(jié)即步驟（1）對其進行改進：首先，在高斯尺度空間中提取抗仿射變換區(qū)域；第二，用逐層篩選的方法去除近似重復(fù)的冗余區(qū)域，得到最終尺度不變的抗仿射變換區(qū)域集；第三，采用合理的變換矩陣對不規(guī)則形狀的區(qū)域集進行歸一化處理；最后，由各歸一化區(qū)域的圓心構(gòu)成抗視角變換特征點集。下面將具體介紹其實現(xiàn)方法。

3.1 提取抗仿射變換區(qū)域

在SIFT算法中，特征點鄰域的梯度分布直接影響特征點方向的分配以及描述符的生成。而工程實際中經(jīng)常出現(xiàn)的視角差異過大，會導(dǎo)致圖像發(fā)生不規(guī)則的幾何形變，同時特征點鄰域梯度分布也會隨之發(fā)生畸變，使得SIFT算法性能明顯下降。針對此問題，本文首先在SIFT的高斯尺度空間中檢測抗仿射變換區(qū)域來改善算法對視角變換的適應(yīng)性。將提取的區(qū)域做如下數(shù)學(xué)描述：

對于灰度圖像I，滿足I:D?Z2→S映射關(guān)系，如果S具有全序結(jié)構(gòu)，并且定義了像素間的鄰接關(guān)系A(chǔ)?D×D（這里采用4-鄰域），那么可將圖像中的區(qū)域R定義為在D上滿足鄰接關(guān)系A(chǔ)的連通子集，即對于任意的p，q∈R均有：

其中ai∈Q，i=1，2，…，n。

區(qū)域Q的邊界?Q是由不屬于Q，但至少與Q中一個像素滿足鄰接關(guān)系的點集，即

對于區(qū)域Q?D及其邊界?Q，如果滿足?p∈Q和?q∈?Q，并且I(p)＞I(q)恒成立，則稱Q為極大值區(qū)域；反之如果I(p)＜I(q)恒成立，則稱Q為極小值區(qū)域。

令序列Q1，Q2，…，Qi-1，Qi，… 表示一組相互嵌套的極值區(qū)域，即Qi?Qi+1。如果Qi的面積變化率：

在i處取得局部最小值，則稱Qi為抗仿射變換區(qū)域。式（3）中Δ表示閾值變化情況， ||?為區(qū)域面積（即區(qū)域覆蓋的像素個數(shù)）。

經(jīng)分析可知，提取抗仿射變換區(qū)域主要包括獲取極值區(qū)域和判定抗仿射變換區(qū)域兩部分。具體實現(xiàn)過程為：

（1）采用高效的箱排序（Bin Sort）法對輸入圖像像素按灰度值進行快速排序。

（2）引入分離集合森林數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的并查集，即合并-查找（Union-Find）算法，維護相連區(qū)域的列表和面積；并運用按秩合并與路徑壓縮策略分別優(yōu)化其合并與查找的過程，以快速獲取極值區(qū)域。

（3）構(gòu)建用于保存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中相鄰極值區(qū)域的成分樹，當像素點全部植入森林后，即得到該圖像所對應(yīng)的全部極值區(qū)域。成分樹的每層對應(yīng)一個閾值圖像，并且每層上的每個節(jié)點代表相應(yīng)閾值圖像上的一個極值區(qū)域。所求取的抗仿射變換區(qū)域即為成分樹上當閾值在2Δ范圍內(nèi)變化時具有極小面積變化率的區(qū)域。

（4）最后要依據(jù)面積變化率進行區(qū)域的清除：面積變化率過大的區(qū)域穩(wěn)定性差；面積變化率過小的區(qū)域多由噪聲引起，本文經(jīng)實驗證實，保留面積變化率為0.5～1的區(qū)域，其穩(wěn)定性最佳。

為更穩(wěn)定地獲取圖像中對應(yīng)目標的關(guān)聯(lián)特征，本文從正、反兩個方向完成區(qū)域提取過程。其中，反向過程即為提取原始圖像的灰度反轉(zhuǎn)圖像中的區(qū)域。所提取的抗仿射變換區(qū)域如圖1所示。其中，正向區(qū)域標識為綠色，反向區(qū)域標識為紅色。

圖1 抗仿射變換區(qū)域

由于在提取抗仿射變換區(qū)域的過程中，整個區(qū)域的信息隨著融合過程的不斷進行而被覆蓋，結(jié)果僅剩最后一個抗仿射變換區(qū)域的空間位置及其對應(yīng)閾值。因此要得到全部抗仿射變換區(qū)域，需對該區(qū)域重新做閾值化處理，導(dǎo)致算法的時間復(fù)雜度過高，針對此問題，本文參考文獻[12]的方法，采用鄰域四叉樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將雙向鏈表和分離集合森林結(jié)合在一起，以便恢復(fù)那些存在于任意一棵樹上的節(jié)點信息，從而實現(xiàn)對該過程的加速。對于提取抗仿射變換區(qū)域來說，即意味著給出任意一個像素點及灰度閾值，就可以根據(jù)鄰域四叉樹算法求出區(qū)域的全部像素信息，從而有效降低該過程的時間復(fù)雜度。

3.2 獲得抗視角變換特征點集

針對高斯尺度空間中檢測圖像的抗仿射變換區(qū)域時存在區(qū)域重復(fù)提取的問題，本文采用逐層篩選的方法對冗余的區(qū)域進行處理：

（1）將高斯尺度空間第i層的區(qū)域ai變換至第i+1層的尺度上，并表示為區(qū)域a′i+1。

（2）設(shè)ai+1為第i+1層中與之對應(yīng)的區(qū)域，若同時滿足關(guān)系：

則消除第i+1層的相應(yīng)區(qū)域ai+1。其中，C表示對應(yīng)區(qū)域的質(zhì)心，S表示區(qū)域的面積。經(jīng)實驗驗證，Δ1=3，Δ2=0.2時所得到的區(qū)域最穩(wěn)定。

（3）逐層進行相同的處理，直至遍歷整個高斯尺度空間后即得到尺度不變的抗仿射變換區(qū)域集。

由于得到的抗仿射變換區(qū)域的形狀是不規(guī)則的，不利于特征描述的操作，因此需對這些特征區(qū)域進行合理的數(shù)學(xué)擬合及規(guī)則化處理[13]。由于特征區(qū)域協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量唯一確定一個橢圓，因此本文采用橢圓擬合方法。即通過變換矩陣A將圓映射為橢圓的方式進行特征區(qū)域擬合。

設(shè)灰度圖像I(x，y)中抗仿射變換區(qū)域Φ的質(zhì)心為Xc=(xc，yc)T，則以 Xc為圓心單位圓上的 X滿足：

矩陣A將圓上的點X映射到橢圓上，故有：

比較式（6）、式（7）可知：

式（7）、式（8）中，Κ為抗仿射變換區(qū)域Φ的協(xié)方差矩陣，I為二階單位矩陣，設(shè)：

其中m20、m11、m02為Φ的二階中心矩，分別定義為：該式中m00為Φ的面積，(xc，yc)為Φ的質(zhì)心坐標，計算公式分別為：

聯(lián)立式（8）、式（9），可推導(dǎo)出變換矩陣 A為：

通過式（13）中的矩陣A可將不規(guī)則形狀的抗仿射變換區(qū)域Φ映射為一個橢圓。其中，橢圓的形狀和主軸傾角由Φ的二階中心矩構(gòu)成的協(xié)方差矩陣唯一確定，中心與Φ的質(zhì)心重合。圖2為對抗仿射變換區(qū)域進行橢圓擬合的結(jié)果。

圖2 抗仿射變換區(qū)域的橢圓擬合結(jié)果

為便于關(guān)聯(lián)特征間比較，需進一步對得到的橢圓區(qū)域進行歸一化處理，即將不同尺寸的橢圓擬合區(qū)域映射為某個固定大小的圓形區(qū)域。假設(shè)待規(guī)則化的橢圓中心在點 X′c處，區(qū)域規(guī)則化的數(shù)學(xué)描述為：對于橢圓上的點 X=(x，y)T，尋找一個2×2的變換矩陣 A，使得式（14）成立。

其中r為規(guī)則化后的圓半徑。因為點X在橢圓上，故有：

其中 Κ 為協(xié)方差矩陣（見式（9））。由式（14）、式（15）可以推導(dǎo)出：

聯(lián)立式（9）、式（16）可求得：

至此，通過變換矩陣A可將橢圓區(qū)域映射至一個固定大小的圓域。對于各圓域，本文取圓心處為特征點位置，即構(gòu)成抗視角變換特征點集。圖3為分別取自待匹配圖像中某橢圓擬合區(qū)域的歸一化結(jié)果及特征點位置。

圖3 分別取自待匹配圖像中某橢圓擬合區(qū)域的歸一化結(jié)果及特征點位置

可見，本文采用的橢圓擬合、歸一化抗仿射變換區(qū)域、選取特征點的方法能夠有效消除形變干擾，使特征區(qū)域在形態(tài)上表現(xiàn)出較強的視覺一致性，有效提取出便于描述和匹配的抗視角變換特征點集。圖4為提取的抗視角變換特征點集。

圖4 抗視角變換特征點集

3.3 抗視角變換特征點集匹配

對上述提取的抗視角變換特征點集運用SIFT算法的步驟（2）～（4）進行描述和匹配，本文采用最小歐氏距離作為匹配準則，即以k-d樹搜索策略在歐氏空間中搜索各特征向量的最近鄰和次近鄰，當兩者之比小于某個閾值（實驗中設(shè)定為0.7），則認為兩特征向量匹配。并引入RANSAC算法對特征匹配結(jié)果進行誤匹配剔除，完成匹配。

4 仿真結(jié)果及實驗分析

實驗仿真平臺的硬件環(huán)境為：Intel?CoreTMi3-2120 CPU，主頻3.29 GHz，內(nèi)存2 GB的PC機；軟件開發(fā)工具為：Windows XP 操作系統(tǒng)、VC++6.0、MatlabR2010b。實驗所采用的圖像分別來自Mikolajczyk數(shù)據(jù)集[14]和實拍圖片。

首先采用 640×800、視角分別為 70°和 20°（視角差為50°）的Graf圖片進行實驗。實驗結(jié)果如圖5所示，其中（a）為SIFT的匹配結(jié)果；（b）和（c）分別為本文算法的粗匹配及去除誤匹配后的結(jié)果；（d）和（e）分別為SURF、ASIFT的匹配結(jié)果；實驗數(shù)據(jù)見表1。

表1 視角差為50°的Graf圖片匹配實驗數(shù)據(jù)

圖5 視角差為50°的Graf圖片匹配實驗結(jié)果

實驗中設(shè)定SIFT和本文算法的閾值均為0.6。從圖5及表1中可以看出：在視角差為50°時，SIFT、SURF算法雖耗時較少，但是誤匹配點對增多、匹配可信度明顯下降。ASIFT算法由于實現(xiàn)了全仿射不變性，其匹配效果最佳，對視角變換的魯棒性最好，但由于其算法復(fù)雜度高，匹配效率低的缺點，很難滿足工程實際要求。本文算法較SIFT算法增加19組準確匹配點對，準確率提高約4.55倍；較SURF算法增加17組準確匹配點對；相比ASIFT算法，本文算法在耗時方面亦有明顯優(yōu)勢。

進一步加大待匹配圖像的視角差異：采用640×800、視角分別為60°和0°（視角差為60°）的Graf圖片進行實驗，限于篇幅，圖6僅給出SIFT算法、本文算法及其去除誤匹配的實驗結(jié)果，實驗數(shù)據(jù)見表2。

表2 視角差為60°的Graf圖片匹配實驗數(shù)據(jù)

從圖6及表2中可以看出：在視角差為60°時，本文算法較SIFT算法增加18組準確匹配點對，匹配準確率提高近5倍；較SURF算法增加17組準確匹配點對；對大視角差異表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性。ASIFT算法的匹配效果最佳，但耗時仍最多。

將本文算法用于實際光電成像制導(dǎo)過程：模擬彈載相機在俯仰角為－63°、飛行高度為1 000 m時拍攝的實時圖與彈體預(yù)存的衛(wèi)星航拍目標區(qū)域基準圖（均為315×315）的匹配。圖7中（a）為SIFT算法的匹配結(jié)果；（b）為本文算法的匹配結(jié)果，實驗數(shù)據(jù)見表3。

從圖7及表3中可以看出：存在尺度、視角變換情形的光電成像制導(dǎo)過程中，本文算法較SIFT、SURF算法得到更多匹配點對，且匹配點對相對均勻地分布在目標場景內(nèi)，明顯提高了匹配可信度；較ASIFT算法耗時更少、具備更高的工程實用價值。

圖7 存在尺度、視角變換情形的匹配實驗結(jié)果

表3 存在尺度、視角變換情形的匹配實驗數(shù)據(jù)

圖8為一組模擬彈載相機在航向角為20°、俯仰角為－65°、飛行高度為1 100 m時拍攝的實時圖與預(yù)存基準圖的匹配實驗結(jié)果。其中，（a）、（b）分別為SIFT和本文算法的匹配結(jié)果，實驗數(shù)據(jù)見表4。

圖8 存在旋轉(zhuǎn)、尺度和視角變換情形的匹配實驗結(jié)果

從圖8及表4中可以看出：本文算法在光電成像制導(dǎo)過程中當基準圖和實時圖之間存在旋轉(zhuǎn)、尺度和較大視角差異時，也能快速準確地捕獲目標區(qū)域，從而盡早為末制導(dǎo)跟蹤系統(tǒng)提供精準的目標初始態(tài)信息。具備較高的工程應(yīng)用價值。

表4 存在旋轉(zhuǎn)、尺度和視角變換情形的匹配實驗數(shù)據(jù)

從上述各組實驗中均可以看出，與SIFT、SURF算法相比，本文算法對大視角變換具有良好的魯棒性。但在明顯增加正確匹配點對數(shù)的同時，算法耗時增多，這是由于：雖然本文算法相當于只對部分圖像計算SIFT描述子并進行匹配，且引入鄰域四叉樹策略在一定程度上降低了算法的時間復(fù)雜度，但在高斯尺度空間中提取抗仿射變換區(qū)域，進而得到抗視角變換特征點集是算法中最耗時的環(huán)節(jié)，這一點仍有待進一步優(yōu)化。同時，本文算法較ASIFT算法時間復(fù)雜度更低、實時性更強?？梢?，本文算法在匹配準確度和算法耗時兩方面實現(xiàn)了良好的折衷。

5 結(jié)束語

本文針對光電成像制導(dǎo)過程中，導(dǎo)引頭目標場景自動識別的實時圖和基準圖之間存在較大視角差異時，SIFT算法的正確匹配點對數(shù)減少從而影響對變換模型參數(shù)估計的情況，提出了一種抗視角變換的改進SIFT景象匹配算法。仿真結(jié)果表明，該算法相比SIFT、SURF算法，在視角差高達50°～60°以上的情況下得到的正確匹配點對數(shù)明顯增加，有效提高了匹配算法的可信度。并且較ASIFT具有更低的時間復(fù)雜度，利于實時性的實現(xiàn)。后續(xù)將針對本文算法的優(yōu)化和加速開展工作。

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