趙瑞欣，向麒文

（西華大學(xué)計算機與軟件工程學(xué)院，成都 610039）

0 引言

圖像匹配技術(shù)是計算機視覺研究領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵研究方向，也是許多計算機視覺理論與應(yīng)用的基礎(chǔ)。其主要目標(biāo)是尋找同一場景或不同場景的兩幅或多幅圖之間的同質(zhì)區(qū)域，進而根據(jù)同質(zhì)區(qū)域的映射，建立起圖像之間的空間對應(yīng)關(guān)系。圖像匹配技術(shù)在航空影像自動制圖、圖像三維重建、遙感融合、目標(biāo)識別、目標(biāo)跟蹤、醫(yī)學(xué)圖像分析、影像理解等領(lǐng)域內(nèi)都有著廣泛的應(yīng)用。在圖像局部不變特征的研究中，需要解決三個核心問題：第一，如何提取特征點；第二如何描述特征點；第三，如何匹配特征點。其中，常見的基于角點的檢測算子Moravec檢測算子和Harris檢測算子SU?SAN檢測算子以及FAST檢測算子等；典型的基于Blob的檢測算子有Hessian檢測算子、高斯差分檢測算子、Hessian-Laplace檢測算子等；基于區(qū)域的檢測算子主要包括Harris-Affine檢測算子、ERB檢測算子、MS?ER檢測算子等。角點檢測只局限于角點，沒有好的描述無法匹配；然而基于Blob的檢測算子的描述，先統(tǒng)計特征周圍信息，再確定主方向，在運動目標(biāo)邊緣處受到很大影響。為解決此類不足，本文提出在Harris檢測算子基礎(chǔ)上，對角點的角度大小和角度朝向做分析，并且通過角度朝向確定主方向，對特征點周圍有用信息做統(tǒng)計。

1 特征描述

1.1 點角度大小和朝向

本文通過Harris角點檢測，得出角點集合Q{q1，q2,…,qn}，如圖1所示：通過如下公式計算圖像梯度以及梯度方向信息。其中，A為待處理的圖像，Gx為A的x方向的偏導(dǎo)，Gy為y方向的一階偏導(dǎo)，G為其梯度幅值，θ為梯度方向。在檢測到的角點附近，通過找梯度內(nèi)部點p的對稱點p1和p2如圖1（a）所示，由p1和p2的梯度方向計算角度朝向和角度大小，如圖1（d）所示，根據(jù)公式（3），把“異常”梯度方向矯正（相對本文計算角度思路為異常，實際梯度方向是正常的），若cos η為正，方向水平翻轉(zhuǎn)如圖1（c）；若cos η為負，不做改變。再由公式（4）和公式（5）計算角度大小公式（4），和角度朝向公式（5）。

圖1 角度朝向計算過程

1.2 特征描述

本文采用SIFT類似的描述子做描述。通過上文檢測出角點的角度大小和角點朝向。其中角度朝向作為主方向，統(tǒng)計角點沿角點朝向負方向的梯度信息做統(tǒng)計。根據(jù)SIFT算法特征描述，如圖2所示。在種子區(qū)域的梯度直方圖在0-360度之間劃分8個方向區(qū)間，每個區(qū)間為45度，即每個種子點有8個方向的梯度信息。把0-360度分為16個小的種子點，分別做統(tǒng)計，這樣就形成16×8=128維穩(wěn)定描述子。

圖2 SIFT描述子

根據(jù)前面對SIFT類型描述子缺點分析，128維描述子雖然穩(wěn)定，但是在目標(biāo)邊緣處包含背景信息太多，導(dǎo)致目標(biāo)邊緣處的特征點無法匹配的上。如圖3所示，本文中把128維向量特征減為64維，就是根據(jù)角點朝向信息，提取有用的信息進行統(tǒng)計，這樣既有SIFT特征向量的穩(wěn)定性，又能最大保證統(tǒng)計信息的可靠性，從而提高匹配率。

圖3 文章描述子

2 實驗結(jié)果分析

為檢驗本文算法的有效性，如圖4，在室外場景的車輛行駛過程中匹配結(jié)果和SIFT算法匹配結(jié)果對比。兩幀之間的車輛，在目標(biāo)車輛的車頭車尾車輪和車窗部分都有匹配信息，從而可以準(zhǔn)確把握運動目標(biāo)整體的運動矢量信息，而SIFT算法只有在車尾部分比較集中，其他地方匹配上的比較稀少。通過對比可以看出本文算法相對于SIFT算法在運動目標(biāo)上匹配是有優(yōu)勢的。

圖4 和SIFT算法對比

3 結(jié)語

本文算法中，在運動目標(biāo)匹配上對SIFT類型算法很有優(yōu)勢，但是角點的角度大小和角度朝向都依賴于角點附近的梯度信息，一旦梯度信息較弱，很有可能會對本文算法產(chǎn)生影響，另外角點可能是幾個不同屬性的部分交叉在一起的，這里只保留其中一個，導(dǎo)致部分信息丟失，后續(xù)工作應(yīng)該把不同屬性的點都保留下來做匹配，會進一步提高運動目標(biāo)的匹配率。

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