[发明专利]提供图像特征描述符的方法

说明书

本公开涉及提供图像特征描述符的方法，所述方法包括：a)提供第一对象的图像或第一对象的多个不同外观或不同样式的图像，b)从这些图像中提取至少一个特征，c)提供用于所提取特征的描述符并将所述描述符存储在第一描述符组中，d)匹配第一描述符组的多个描述符，e)基于匹配过程的结果，计算用于多个描述符的评分参数，f)基于与其他描述符的评分参数对比的评分参数，选择至少一个描述符，g)将所选择描述符添加至第二描述符组，h)根据任一在先选择过程并根据匹配过程的结果，更新多个描述符的评分参数，i)再次执行步骤f)和g)。

本申请是申请号为201280074856.2、申请日为2012年7月23日、发明名称为“提供图像特征描述符的方法”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及提供特征描述符组的方法，该特征描述符组被配置成用于匹配相机图像中的对象的至少一个特征，还涉及用于执行所述方法的相应的计算机程序产品。

背景技术

这样的方法可以用于其他的应用中，例如，在确定相机相对于对象的位置和方向的方法中。确定相机相对于具有已知几何形状和可视外观的对象的位置和方向的常见方法利用通过局部特征描述符获得的2D-3D对应关系，诸如[1](参见说明书结尾处的目录)中描述的SIFT。在离线步骤中，所述对象的一个或多个视图用作参考图像。考虑到这些图像，局部特征被检测然后描述，产生具有已知3D位置的参考特征描述符组。对于实况相机图像，执行同样的程序以获得具有2D图像坐标的当前特征描述符。可以利用相似性度量(诸如描述符的欧式距离(Euclidean distance)的倒数)来确定两个特征的相似性。将当前特征描述符与参考描述符组匹配产生当前相机图像和参考对象之间的2D-3D对应关系。然后基于这些对应关系确定相对于对象的相机姿态，并且所述相机姿态可以用于增强现实(AugmentedReality)应用中以覆盖记录有真实对象的虚拟3D内容。注意到，类似地，可相对于相机坐标系来确定对象的位置和方向。

一般地，特征检测器和特征描述方法均需要的观点是在一定程度上以不变应万变。存在有[2]中所描述的仿射不变特征检测器，其估计仿射变换以使特征的邻域归一化，但是所述仿射不变特征检测器目前对于在移动装置上的实时应用太昂贵。相反，通常只有一个统一的尺度因子和一个平面内旋转被估计，得到仅对于这两个变换的真正不变性。然后所述特征描述方法利用特征的所确定的尺度和方向在计算描述符之前使支持区域归一化。然而，平面外旋转的不变性通常是相当有限的并且对描述方法本身负责。

如果辅助信息是可获得的，这可以用于补偿平面外旋转。设置有相机像素的深度，可以确定特征的3D法向矢量来建立特征的视角不变补丁，如[3]中所描述的。对于水平面，用惯性传感器测量的重力矢量使得能够在特征描述之前对相机图像进行矫正，如[4]中所描述的。

如果这些数据是不可获得的，可以采用渲染技术(诸如图像扭曲)来生成特征的多个合成视图，即图像。对于向视角变化或平面内旋转提供低不变性但能够非常快速进行描述符匹配的描述符，利用这样的合成视图为不同的视角和/或旋转创建不同的描述符以支持较大的变化，如[5，6]中所描述的。

然而，随着参考特征描述符的数量的增加，匹配单一当前特征描述符的时间也增加，使得实时处理在一些点上不可能。此外，潜在地需要通过移动网络传输的参考数据的总量增加，导致更长的加载时间。

特征分类器的目的还在于，对于给定的图像特征识别数据库(或第二图像)中的相应参考特征。这可以归结为分类问题，其中每个参考特征是一个类别，并且分类器确定对于给定的当前特征具有最高概率的类别。需要离线修整阶段，其中利用特征的通常通过随意扭曲的补丁获得的不同可能的外观修整分类器。随机树状图(如[7]中所描述的)使用这些来估计对于每个叶节点的遍及所有类别的概率，而内部节点包含基于图像强度对比的二元判定。修整之后，通过加和所到达叶节点的概率并找到具有最高概率的类别，对当前特征进行分类。