[发明专利]基于DCT的特征描述算子及优化空间量化的图像匹配方法

权利要求书

1.一种基于DCT的特征描述算子及优化空间量化的图像匹配方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)对给定的N×N大小的图像块进行DCT空间的线性分解，得到基图像块的线性组合；

(2)对图像块进行仿射扭曲并对姿态空间进行优化，得到量化姿态数N；

(3)计算模板图像N个量化姿态DCT基图像块在不同投影系数下的组合，得到均值图像块

(4)将模板图像和检测到的特征点周围的局部图像块进行图像匹配。

2.根据权利要求1所述的基于DCT的特征描述算子及优化空间量化的图像匹配方法，其特征在于：所述的步骤(1)线性分解后的图像块形式为：

I=Σn=0N×N-1Cnfn]]>

式中，C_n为DCT变换系数，f_n为DCT变换后的频域函数。

3.根据权利要求1所述的基于DCT的特征描述算子及优化空间量化的图像匹配方法，其特征在于：所述步骤(2)对姿态空间进行优化的方法包括以下步骤：

(1)在仿射摄像机模型下得到镜头拉升参数λ、摄像机的轴向旋转角ψ、摄像机距离目标物体等距离球面上的纬度角θ、经度角Φ；

(2)针对不同的纬度θ采用不同的量化精度，在低纬度采用小的经度步长，高纬度采用较大的经度步长；

(3)仿射量化点采用图像平面正方向的四分之一球面分布覆盖姿态变换，总量化级数为80，得到量化姿态数N。

4.根据权利要求1所述的基于DCT的特征描述算子及优化空间量化的图像匹配方法，其特征在于：所述均值图像块的计算方法为：

pi,h‾∝1MΣj=1MΣn=0N×N-1w(Cnfn,Hh,j)=Σn=0N×N-1Cnfn‾]]>

式中：C_n为DCT变换系数，为基图像块，N为量化姿态数。