[发明专利]用于彩色图像和灰度图像的鲁棒的特征提取

说明书

技术领域

本公开涉及软件，并且更具体地，涉及图像中的特征检测。

背景技术

特征检测通常用于将多个图像合并成单个高动态范围(HDR) 图像，以及用于图像“拼接”，在图像拼接中，两个或更多图像沿 着一个或多个边界结合在一起。合并与拼接依赖于对正被操纵的图 像中公共特征的标识，以便将图像妥善对齐。一般而言，图像对齐 可以这样来实现：首先，从待对齐的每个图像中提取区别特征，从 而在图像间建立特征对应，随后确定用于将每个图像对齐的几何变 换。例如，如果特定自然景观的图像是由不同照相机捕捉的，则每 个图像中的公共特征(例如，岩石的边缘)可以用于将图像变换到 公共坐标系，使得可以创建复合图像。

有代表性的特征提取算法针对灰度图像或者“强度(intensity)” 图像操作。对于彩色图像，亮度通道通常用于特征提取。当亮度通 道不可用时，某些算法使用单个图像色彩通道。例如，红、绿、蓝 (RGB)图像中的绿色通道可以用作对强度图像的近似。但是，这 种图像对于图像噪声可能不够鲁棒，或者对于保存出现在图像中的 结构(包括在跨过不同色彩通道而出现的那些结构)而言不够敏感。 另外，典型的特征提取算法使用固定的阈值来选择特征，这些算法 通常被调整为与正常曝光条件下的图像一起良好工作。然而，对于 高动态范围(HDR)图像中常见的欠曝光图像或过度曝光图像而言， 这些算法效果不好。

发明内容

本说明书描述了涉及图像中的特征检测的技术。

总体上，在此说明书中描述的主题的一个方面可以实现在一种 方法中，其包括：使用主元分析将第一图像转换成强度图像，其中 该强度图像基于第一主元。分析强度图像，以标识强度图像中多个 缩放不变的特征，每个已标识特征与某分数相关联。将自适应阈值 应用于已标识特征，以建立用于第一图像的特征集合。此方面的其 他实施方式包括对应的系统、装置和计算机程序产品。

这些和其他实施方式可以可选地包括以下一个或多个特征。强 度图像包括多个像素，并且每个像素与相应的强度值相关联，该方 法进一步包括：1)基于相应的强度值，确定强度图像中代表第一图 像的欠曝光区域或过曝光区域的像素的数量；以及2)如果所述像素 的数量大于阈值，则将所述多个像素的相应强度值缩放至中间强度 值。应用阈值可以包括：丢弃其相应分数低于阈值的已标识特征。 应用阈值可以包括：基于第一图像的尺寸，确定特征的期待数量； 以及保持所述期待数量的、其相应分数最高的已标识特征。

第一图像是第二图像的较低分辨率版本；并且来自于第一图像 的特征集合被映射至第二图像。标识第二图像中的非恒定分片；以 及将所述非恒定分片用作第一图像。第一图像是第二图像中的非恒 定分片，第二图像大于第一图像。第一图像在以下色彩空间之一中： RGB、CIE L*a*b*、CMYK、HSL、HVL、灰度或黑白。第一图像包 括多个分片；以及并行地对每个分片执行权利要求1的方法。自适 应阈值被独立地应用于每个分片。接受用户对第一图像的一个或多 个区的选择。在一个或多个区中检测到的特征与优先权相关联；所 述一个或多个区指示第一图像中将要执行或者不执行特征检测的一 个或多个区域；或者，所述一个或多个区指示第一图像中在应用自 适应阈值时将对特征给予优先权的一个或多个区域。

总体上，在此说明书中描述的主题的一个方面可以实现在一种 方法中，其包括：使用第一CIE L*a*b*图像的L*分量，将所述图像 变换成强度图像。分析该强度图像，以标识强度图像中多个缩放不 变的特征，每个已标识特征与某分数相关联。将自适应阈值应用于 已标识特征，以建立用于第一图像的特征集合。此方面的其他实施 方式包括对应的系统、装置和计算机程序产品。

这些和其他实施方式可以可选地包括以下一个或多个特征。强 度图像包括多个像素，并且每个像素与相应的强度值相关联，该方 法进一步包括：1)基于相应的强度值，确定强度图像中代表第一图 像的欠曝光区域或过曝光区域的像素的数量；以及2)如果像素的数 量大于阈值，则将所述多个像素的相应强度值缩放至中间强度值。 应用阈值可以包括：丢弃其相应分数低于阈值的已标识特征。应用 阈值可以包括：基于第一图像的尺寸，确定特征的期待数量；以及 保持所述期待数量的、其相应分数最高的已标识特征。