[发明专利]一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法

说明书

本发明提供一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，涉及图像处理技术领域，对获取的原图像利用直方图均衡化与暗通道先验理论，构建出一种光照不变的颜色空间，在构造出的光照不敏感颜色空间中，采用AKAZE算法提进行快速多尺度特征提取，生成特征点描述向量，所提出的方法在特征提取数量、匹配正确率、光照鲁棒性上稳定性极高，且能够有效应对剧烈的光照变化，非常适用于图像识别、图像匹配等领域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法。

背景技术

图像特征点能够反映图像本质特征，能够标识图像中目标物体。通过特征点的匹配能够完成图像的匹配；然而，由于现实环境光照变化的复杂性导致的特征点提取不准确等缺点，单纯的不做任何处理地提取图像特征点，效果并不理想，匹配效率较低、受光照影响较大。随之而来，特征点提取与匹配可应用图像配准、三维跟踪注册等领域；因此，实现一种光照鲁棒性较好的特征点提取方法是一个重要的研究方向。

图像光照不变颜色空间处理的目的是将去除光照变化对图像特征点提取的影响。这样可以更好的降低光照对图像特征点提取的影响，成为准确提取图像特征点信息的关键步骤之一。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种基于光照不变颜色空间的特征点提取方法，包括以下步骤：

步骤1：获取预处理的原图像；

步骤2：对原图像进行光照不变颜色空间的转换，包括对比度受限的自适应直方图均衡化处理、暗通道先验处理，得到光照不变颜色空间图像；

步骤3：利用AKAZE特征点提取方法提取光照不变颜色空间图像中的特征点，生成特征点描述向量。

所述对比度受限的自适应直方图均衡化处理，包括：

步骤2.1：对原图像进行子块的划分，得到每个子块的灰度直方图；

步骤2.2：确定每个子块的灰度直方图需要被剪切的实际剪切极限值N_CL；

步骤2.3：根据实际剪切极限值N_CL剪切每个子块的灰度直方图，并对子块中的像素点进行重新分配；

步骤2.4：对像素重新分配后的每个子块分别进行直方图均衡化处理；

步骤2.5：对原图像中的每个像素进行灰度值重构，得到灰度值重构后的图像。

所述步骤2.2包括：

步骤2.2.1：根据平均分配值N_av，将每个子块的像素个数平均分配到每个灰度级中，其中平均分配值N_av表示为：

式中，表示每个子块在X轴方向上的像素个数，表示每个子块在Y轴方向上的像素个数，N_gray表示每个子块的灰度级数量；

步骤2.2.2：利用公式(2)计算出每个子块对应的灰度直方图需要被剪切的实际剪切极限值N_CL，

N_CL＝N_clip·N_av (2)

式中，N_clip表示剪切受限系数，用来限定每个灰度级所包含的像素数。

所述步骤2.3中对像素点重新分配，包括：

步骤2.3.1：将剪切后剩余的像素数目重新分配到每个灰度直方图对应的灰度级中，定义剩余像素重新分配后第i个灰度级中的像素数为H(i)，其中i＝1,2,…I，I表示原图像包含的总灰度级数量；