[发明专利]一种图像表示方法及其在图像匹配、识别中的应用

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像表示的方法，以及用所述的图像表示进行图像匹配和识别的方法。

背景技术

对图像的信息进行快速准确的描述一直都是图像匹配和图像识别技术中研究的重难点。现有技术中图像特征的提取方法大多为围绕图像的颜色、纹理、形状和空间关系展开的，这些方法虽可描述图像的特征，但是存在所得特征鲁棒性差的缺点。还有一种现有技术是基于变换域的不变特征描述方法，由于变换域的固有属性，这种现有技术在图像进行剪裁前后描述效果差别较大。

另有一种现有技术利用了尺度不变的特征(Scale-Invariant Feature)，用来进行图像的匹配和识别，提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转变换保持不变形的图像局部特征描述算子，即为尺度不变特征转换(Scale-Invariant Feature Transform，SIFT)算子，广泛应用于物体识别、机器人地图感知与导航、影响追踪和动物比对等领域，具有鲁棒性好，特征点稳定，图像经过剪裁后仍然有较高的识别率等特点。在光学领域，相位奇点(phase singularity)是指光场中那些相位不确定的地方，那里的光波振幅为零，强度显示出暗点。围绕相位奇点，光束呈现出螺旋的波前特性。由于相位奇点的这些特性，使其在图像特征提取上具有潜在的重要应用价值。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明将相位奇点引入SIFT图像表示方法，提供了一种基于相位奇点的图像表示方法，包括：

对图像信息进行二维复数滤波处理，生成滤波响应图像；

检测图像相位奇点；

精确定位相位奇点；

生成相位奇点的局部描述子作为图像特征。

所述的二维复数滤波器选自Laguerre-Gaussian复滤波器，steerable滤波器，Gabor滤波器，Hilbert滤波器或Hermite滤波器等的一种。

优选地，所述的检测图像相位奇点为寻找滤波响应图像在x和y方向上的偏导数均为0的点。

优选地，所述的精确定位相位奇点为：

(1)对滤波响应图像E(X)作Taylor展开：

(2)对步骤(1)中的Taylor展开式求一阶导数，并令求得的一阶导数为0，得到相位奇点点坐标：

优选地，所述的精确定位相位奇点还包括去除低对比度的特征点以及不稳定的边缘响应点。

本发明还提供了一种利用上述图像表示进行图像匹配的方法，包括：

对第一图像和第二图像信息进行二维复数滤波处理，生成滤波响应第一图像和滤波响应第二图像；

检测第一图像和第二图像的相位奇点；

精确定位第一图像和第二图像的相位奇点；

生成第一图像和第二图像相位奇点的局部描述子作为第一图像特征和第二图像特征；

根据第一图像和第二图像中相位奇点的局部描述子差异最小化和相位奇点的空间关系定义匹配目标函数；

确定第一图像和第二图像中相位奇点的匹配关系。

优选地，所述的相位奇点的空间关系，即第一图像和第二图像对应相位奇点间的几何结构差异最小化。所述的相位奇点间的几何结构差异最小化即为第一图像和第二图像相位奇点的欧氏距离。

优选地，所述的匹配目标函数为

其中，d_i为第一图像相位奇点局部描述子，d’_M(i)为第二图像相位奇点局部描述子，P_i为第一图像的相位奇点，P’_M(i)为第二图像的相位奇点，M为匹配关系，S为第一图像中相位奇点的集合，B为图像间对应点坐标间的变换矩阵，D为两点间的欧式距离。

本发明另外提供了一种利用上述图像表示进行图像识别的方法，包括：

对待识别图像进行二维复数滤波处理，生成滤波响应待识别图像；

检测待识别图像的相位奇点；

精确定位待识别图像的相位奇点；

生成待识别图像相位奇点的局部描述子作为待识别图像特征；

根据相位奇点附近hessian矩阵的行列式的值决定相位奇点的正负特性，再根据相位奇点的正负特征对所有的局部描述子进行聚类，获得正负两个词袋；

根据图像中各个特征向量在正负词袋中出现的次数绘制直方图，将直方图作为图像的相位奇点包表示；

以图像的相位奇点包表示作为分类器输入，根据样本的类别属性，用SVM分类器进行不同类型样本的分类器训练，得到不同类型图像的分类器；