基于拟合轮廓的异源图像匹配方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN102129684A*(12)发明专利申请(10)申请公布号CN102129684A(43)申请公布日2011.07.20(21)申请号201110064852.3(22)申请日2011.03.17(71)申请人南京航空航天大学地址210016江苏省南京市白下区御道街29号(72)发明人徐贵力曹传东叶永强王彪(74)专利代理机构南京纵横知识产权代理有限公司32224代理人董建林许婉静(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称基于拟合轮廓的异源图像匹配方法(57)摘要本发明公开了一种基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于包括以下步骤：首先，为了克服尺度空间的变换和突变、毛刺等噪声，对提取的轮廓进行基于曲率尺度空间的轮廓去噪、拟合处理，以获得同一尺度下的光滑轮廓；其次，对闭合轮廓进行基于质心距离的轮廓描述，对开曲线构成的轮廓进行基于局部曲率的轮廓描述；然后，对轮廓描述构建RST（旋转、缩放和平移）特征不变量；最后，对特征不变量进行对应性重建，获得了最终的匹配点对。本发明实现了基于轮廓的异源图像匹配，对有旋转、平移和缩放变化变化的异源图像匹配具有较好的稳健性。CN1029684ACCNN110212968402129692A权利要求书1/2页1.基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于包括以下步骤：1)对提取的轮廓进行基于曲率尺度空间的轮廓去噪、拟合处理，以获得同一尺度下的光滑轮廓；2)对闭合轮廓进行基于质心距离的轮廓描述，对开曲线构成的轮廓进行基于局部曲率的轮廓描述；3)对轮廓描述构建RST特征不变量；4)对特征不变量进行对应性重建，获得最终的匹配点对，实现异源图像的匹配。2.根据权利要求1所述的基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于：在所述步骤1)中，根据迭代次数与缩放比例之间的关系定量地模拟尺度变化这一视觉行为，达到去噪、拟合的效果，获得同一尺度下的光滑轮廓。3.根据权利要求2所述的基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于：在离散的情况下，记{pi＝(xi，yi)|i∈Z}为一条轮廓曲线，其迭代演化过程为：pi，m+1＝0.25pi-1，m+0.5pi，m+0.25pi+1，m(1)其中，(xi，yi)表示轮廓点pi的坐标，m＝0，1，2…表示迭代的次数。4.根据权利要求1所述的基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于：在所述步骤2)中，对参考轮廓和样本轮廓的弧长间隔采样各轮廓点，并计算获得该点的质心距离，从而对整个轮廓进行基于质心距离的轮廓描述。5.根据权利要求1所述的基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于：在所述步骤2)中，对开曲线构成的轮廓点的局部曲率计算包括以下步骤：21)构造轮廓点b＝bi初始子集的离散点为bi-2，bi，bi+2，并计算点bi到bi-2、bi+2之间连线的距离d1；22)若距离d1小于阈值t，则点b＝bi的分割子集C(bi)的离散点首末各加一个点，并计算点bi到子集首末点之间连线的距离d2；23)若d2小于阈值t，则重复第22)步，若d2大于等于阈值t，则定义此分割子集为点b＝bi的最终c-尺度分割子集C(bi)；24)首末两点bb和bf的之间的线段Ch(b)表示为分割子集C(b)的弦，弦Ch(b)的大小和方向反应了点b＝bi处的曲线特征；25)按照上述的c-尺度分割子集构建算法为每一个轮廓点构建相应的分割子集，并计算c-尺度分割子集的弦Ch(b)，利用相邻轮廓点的弦所在方向之间的夹角与相应弧长的比值来近似表示轮廓曲线的曲率。6.根据权利要求5所述的基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于：所述的阈值t＝3。7.根据权利要求1所述的基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于：在所述步骤3)中，构建RST特征不变量包括以下步骤：31)对输入的拟合轮廓曲线进行断点连接，获得连续的轮廓曲线；32)在曲线上相等的弧长间隔处采样该点的质心距离倒数或局部曲率特征量，得到轮廓的描述；33)将步骤32)中离散采样的特征大小沿曲线累加，得到特征量的积分，即特征量相对于弧长的曲线；2CCNN110212968402129692A权利要求书2/2页34)沿着特征量的积分轴等间隔采样曲线上对应点的特征，得到特征相对于特征量积分的曲线，该曲线就是具有RST不变性的特征量。8.根据权利要求1所述的基于拟合轮廓的异源图像匹配方法，其特征在于：在所述步骤4)中，采用归一化互相关法计算候选轮廓对不变量的相似度，以此进行对应性重建，获得最终的匹配点，计算公式为式(2)其中，t为参考曲线的两个周期，f为样本曲线，u为两条曲线的相对偏移量，曲线f在曲线t上滑动，为参考曲线位于滑动窗口内的平均值，为曲线f的平均值，v(