[发明专利]一种基于硬件电路的SIFT算法关键点检测方法

说明书

本发明公开一种基于硬件电路的SIFT算法关键点检测方法，包括：通过寄存器一次性采集多尺度图像层和多点图像像素的方式，将构建差分高斯尺度空间所需的图像层次及其像素点统一在一个关键点检测空间内，通过极值点检测和两次极值点精确化定位极值点来确定精准的关键点，大大降低了获取待检测点区域信息的复杂度。与现有技术相比，本技术方案有效减少了极值点检测过程中的数据采集和分析的时间，降低了硬件流程复杂度，从而提高了算法的效率，节省了硬件电路面积，提高了SIFT算法关键点检测实时性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种基于硬件电路的SIFT算法关键点检测方法。

背景技术

SIFT，即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform，SIFT)，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、微视角改变的容忍度也相当高。广泛应用于视频跟踪、图像三维建模、物体识别、图像全景拼接等领域。

由于SIFT算法计算量大，在实际应用中，随着摄像机性能的提高，图像的分辨率越来越高，每幅图像中包含的信息量也越来越大，需要处理的数据也大大增加，单纯使用软件来实现图像处理变得相对困难，难以满足实时性需求。因此，很多文章提出利用硬件电路的高速并行运算能力，对SIFT算法采用高速并行架构设计，以达到实时性的要求。

在执行SIFT算法的过程中，差分高斯尺度空间的像素信息都存储在芯片内部的SRAM中，为了获取更为精确的极值点需要反复改变插值中心的位置，改变插值中心后对读取SRAM的地址管理会变的很复杂。在现有的读写SRAM的地址的逻辑控制条件下，多次的数据采集和分析会增加硬件设计复杂度并降低算法的效率，对算法实时性有一定影响。

因此，如何简单高效的进行关键点检测、降低硬件设计复杂度、减少硬件电路面积、提高实时性，就成为硬件电路实现SIFT算法关键点检测的技术难点。

发明内容

针对以上技术问题，本发明提供了一种支持硬件化的差分高斯尺度空间的待检测点多层、多点统一检测的方法，其具体技术方案如下：

一种基于硬件电路的SIFT算法关键点检测方法，该SIFT算法关键点检测方法包括：步骤1、同步采集一组差分高斯尺度空间内每一图像层的所有的像素点，其中，一组差分高斯尺度空间的中间相邻3层图像层的像素点都包括相同数量的待检测像素点及其邻域比较点；步骤2、获取并更新寄存器内缓存的待检测像素点及其邻域比较点的像素信息；步骤3、根据待检测像素点及其邻域比较点的像素信息，建立以待检测像素点为中心的目标像素检测区域；步骤4、通过比较待检测像素点及其邻域比较点的像素信息的大小关系，判断待检测像素点是否为目标像素检测区域内的极值点；步骤5、当步骤4检测到待检测像素点不是极值点时，进入步骤7；步骤6、当步骤4检测到待检测像素点是极值点时，根据极值点精确化定位极值点所获得的极值点偏移量，限定后续极值点精确化定位的迭代方式，使得待检测像素点的像素坐标信息根据迭代中的极值点偏移量完成偏移修正，再通过去除无效的极值点，得到关键点；其中，像素信息包括待检测像素点及其邻域比较点，该像素坐标信息包括差分高斯尺度空间内的任意坐标维度的像素坐标；步骤7、判断当前一组差分高斯尺度空间内所有图像层次的待检测像素点是否完成前述的关键点检测，是则返回步骤1采集下一组差分高斯尺度空间内所有图像层次的像素点，否则从寄存器遍历已经参与步骤1至6的待检测像素点在邻域上的待检测像素点，再返回步骤2。

与现有技术相比，本技术方案通过寄存器一次性采集多尺度图像层和多点图像像素的方式，将构建差分高斯尺度空间所需的图像层次及其像素点统一在一个关键点检测空间内，降低硬件取址操作的复杂度；通过极值点检测和两次极值点精确化定位极值点来确定精准的关键点，大大降低了获取待检测点区域信息的复杂度。因此，本技术方案有效大大简化了数据采集的流程以及地址管理复杂度，降低了硬件流程复杂度，从而提高了算法的效率，节省了硬件电路面积，提高了SIFT算法关键点检测实时性。