[发明专利]一种适于隧道环境特性的改进FREAK特征点匹配稳像方法有效
申请号: | 201810866671.4 | 申请日: | 2018-08-01 |
公开(公告)号: | CN109102013B | 公开(公告)日: | 2022-03-15 |
发明(设计)人: | 赵敏;孙棣华;孙健 | 申请(专利权)人: | 重庆大学 |
主分类号: | G06V10/75 | 分类号: | G06V10/75;G06V10/74;G06V20/40 |
代理公司: | 北京汇泽知识产权代理有限公司 11228 | 代理人: | 武君 |
地址: | 400044 *** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 适于 隧道 环境 特性 改进 freak 特征 匹配 方法 | ||
1.一种适于隧道环境特性的改进FREAK特征点匹配稳像方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
1)获取视频图像并建立参考帧;
所述步骤1)中还包括标定感兴趣区域的步骤;其余步骤均为对感兴趣区域进行处理;
所述步骤1)具体包括如下步骤:
11)从高速公路隧道摄像头获取视频图像,并标定感兴趣区域;
12)以视频流第一帧图像记为背景帧,并拷贝背景帧作为参考帧Img_bkg;
2)对视频图像进行基于距离约束的FREAK特征提取;
所述步骤2)具体包括如下步骤:
21)以参考帧Img_bkg的下一帧图像作为当前帧Img_cur;
22)在参考帧Img_bkg和当前帧Img_cur上分别提取FREAK特征点,记录FREAK特征点提取过程中的Harris角点响应值Res harris,得到参考帧Img_bkg和当前帧Img_cur的FREAK特征点集合和FREAK特征点集合
23)分别遍历参考帧Img_bkg和当前帧Img_cur对应的FREAK特征点集合和FREAK特征点集合剔除邻域距离为d范围内的非极大Harris响应值所对应的FREAK特征点,得到距离约束后的FREAK特征点集合和FREAK特征点集合
3)对步骤2)获得的FREAK特征进行基于重组Hu不变矩的FREAK特征点匹配,获得特征匹配对集合;
所述步骤3)具体包括如下步骤:
31)分别计算FREAK特征点集合和FREAK特征点集合中所有特征点的四级描述符;
32)依据步骤31)获得的特征点的四级描述符,分级匹配FREAK特征点集合和FREAK特征点集合得到特征匹配对集合Sorig,并记录特征匹配对集合Sorig中各个匹配对匹配过程中的最近和次近Hamming距离;
33)分别计算特征匹配对集合Sorig中匹配对的重组Hu不变矩,并依据重组矩的相似度度量函数重新检验集合Sorig的特征配对情况,得到重组矩过滤后的特征匹配对集合Sm;
其中ψ3,ψ4,ψ6公式如下:
其中,φ3,φ4,φ5,φ7分别为Hu不变矩的分量,公式如下:
φ3=(η30-3η12)2+(3η21-η03)2
φ4=(η30+η12)2+(η03+η21)2
φ5=(η30-3η12)(η30+η12)[(η30+η12)2-3(η03+21)2]+(3η21-η03)(η21+η03)[3(η12+η30)2-(η21+η03)2]
φ7=(3η21-η03)(η30+η12)[(η30+η12)2-3(η03+η21)2]-(η30-3η12)(η21+η03)[3(η30+η12)2-(η03+η21)2];
4)基于Hamming距离比的顺序一致性抽样;
5)抖动矢量的估计及当前帧的修正,获得稳定当前帧;
6)背景图像及参考帧的更新,具体包括如下步骤:
61)利用步骤5)中获取的稳定当前帧,建立背景模型;
62)对背景模型实时更新,并重新拷贝作为当前参考帧Img_bkg,并循环执行步骤2)-5)。
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