[发明专利]一种基于主方向模板的特征匹配方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，特别是涉及一种基于主方向模板的特征匹配方法，通过目标图像和样本图像主方向模板的最大梯度方向进行特征匹配的方法。

背景技术

近年来，模板匹配吸引了很多的关注，已经成为物体检测的重要方法之一，其目标在于在图像(样本)中寻找特定的物体(目标)。模板匹配一般使用全局特征，而目标的特征描述被称为模板。其优点在于能够通过添加和学习不同的模板而适应不同场合的需要。它通过在样本图像中滑动小窗口，并且比较小窗口与目标的内容进行判断。其特点是定位过程比较简单，但是遍历图片的运算复杂度较高，因此需要快速有效地表示和匹配模板的特征。

为了加快特征的提取与匹配速度，Hinterstoisser^[1]等人提出了主方向模板(Dominant Orientation Template，简称DOT)特征。主方向模板特征既保留了局部统计方法的优点，又将滑动窗口分割为网格。在对网格中的梯度进行统计的时候，主方向模板特征将梯度的方向量化到7个，并且只保留网格中梯度较大的方向，额外增加1个比特用于表明网格中没有明显的梯度变化，从而可以保存到一个字节(8个比特)中。两个主方向模板特征的相似程度即可用匹配的网格数量体现。此外，主方向模板特征还使用了按位的表示法和计算，从而大幅度降低了提取与比较特征的计算复杂度。对于两个主方向模板特征中匹配的网格，按位与(AND)操作结果为1。为了进一步加速匹配，DOT特征匹配使用的函数利用SSE2指令集进行并行处理。为了适应多目标检索和旋转、仿射变换等情况下的不变性，模板匹配模型往往需要训练大量的模板。对于主方向模板特征而言，在使用默认设置的情况下，原始的实现方式对目标使用范围[-7,7]之间的变形矩阵，并在360度的圆周内每10度提取一个模板特征。这样，在线训练的结果会产生大约500个模板。即使使用聚类的方法消除部分较为相似的模板，模板的总数仍然还有200个左右。存储该模板特征需要消耗大量的空间。此外，主方向模板特征对按位与操作的16比特结果建立查询表并获得匹配的网格数量，该查询表也占用了大量内存空间。

参考文献：

[1].Hinterstoisser S，Lepetit V，Ilic S，etal.Dominant orientation templates for real-time detection of texture-less objects[C],Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.New York:IEEE，2010:2257-2264。

发明内容

针对模板数量较大之时主方向模板特征在存储空间上消耗过大的问题，提出了一种基于主方向模板的特征匹配方法，对于模板特征采用紧凑表示法并设计了与之对应的匹配过程。

本发明采用如下技术方案：

一种基于主方向模板的特征匹配方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1：将目标图和样本图都分割为网格，且网格的大小相同，目标图被分割为N个网格，用A_i表示目标图中第i个网格，样本图被分割为M个网格，用B_j表示样本图中第j个网格；计算目标图和样本图的每个网格中的像素梯度，像素点(k,l)的梯度值公式为：