[发明专利]一种基于SIFT改进的数字图像相关法可实时检测方法

权利要求书

1.一种基于SIFT改进的数字图像相关法可实时检测方法，其特征在于它包含如下步骤：

一、获取变形前后的灰度图像；

二、计算亚像素曲面拟合；

三、计算亚像素插值；

四、建立不同高斯尺度空间构造连续尺度图像金字塔；

五、从连续尺度空间中搜索和筛选特征点控制计算速度；

六、结合所选取的特征点构建分析子区域；

七、变形子区域位移计算；

八、使用位移特征向量表示变形。

2.根据权利要求1所述的一种基于SIFT改进的数字图像相关法可实时检测方法，其特征在于步骤一中获取变形前后的灰度图像的具体方法如下：CDD相机可以直接捕捉灰度图像，或通过输入RGB彩色图像，经计算机转化获取子区域的灰度图像，彩色图像的灰度化公式如公式（1）所示；

公式（1）

公式（1）中为彩色图像的红色色强，为彩色图像的绿色色强，为彩色图像的蓝色色强。

3.根据权利要求1所述的一种基于SIFT改进的数字图像相关法可实时检测方法，其特征在于步骤二中计算亚像素曲面拟合的方法如下：构造曲面拟合形函数表达式，通过使用牛顿迭代法可以计算出曲面拟合公式中的系数，曲面拟合表达式如公式（2）所示：

公式（2）

公式（2）中，为曲面拟合得到的曲面函数，分别为距离曲面中心点的距离；分别为曲面拟合的代求参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于SIFT改进的数字图像相关法可实时检测方法，其特征在于步骤三中计算亚像素插值的方法如下：根据拟合的形函数映射关系进行插值，在整数像素点位置之间插入亚像素点；将亚像素的对应的小数位置代入拟合得到的形函数即可近似估计亚像素精度差值的得到的像素点对应的灰度值的大小；插值之后可以得到亚像素为分度值的更为平滑的灰度图像。

5.根据权利要求1所述的一种基于SIFT改进的数字图像相关法可实时检测方法，其特征在于步骤四中建立不同高斯尺度空间构造连续尺度图像金字塔的方法如下：将得到的多条高斯样条曲线，在子区域进行不同尺度的高斯模糊；单一高斯尺度模板的计算公式如下：

公式（3）

公式（4）

其中，为高斯卷积模板，为卷积前的灰度图像，为卷积后的灰度图像，e为自然对数的底数，分别为距离所选模板上点距离中心点的水平距离和数值距离，为高斯模板的空间尺度大小，高斯卷积模板的尺寸选择由所指定的高斯卷积核的方差所确定；

根据子区域不同尺度下的高斯卷积变化后，构造出由上而下高斯卷积核方差不断增大的数字金字塔，如图3所示；而数字图像金字塔的层数n通过公式（5）和公式（6）计算：

公式（5）

公式（6）

其中：M，N是子区域的长宽大小，即多少个像素倍数。

6.根据权利要求1所述的一种基于SIFT改进的数字图像相关法可实时检测方法，其特征在于步骤五中从连续尺度空间中搜索和筛选特征点控制计算速度的具体方法如下：通过建立高斯连续尺度构建高斯图像金字塔后，对相邻尺度的高斯金字塔进行差分，得到高斯差分矩阵；在不同尺度下的灰度值变化较小的点为尺度不变特征点，对高斯差分矩阵计算绝对值搜索极小值，将极小值作临时特征点；对极值点周围进行曲面拟合，构建表示该特征点两个方向灰度值变化的梯度变化矩阵——海森矩阵，如公式（7）所示：

公式（7）

公式（7）中，为灰度在x方向上的变化梯度对x方向的偏导数，为灰度在x方向上的变化梯度对y方向的偏导数；海森矩阵对应有两个特征值，这两个特征值的比值称为主曲率，通过控制主曲率阈值的大小控制所选取的特征点的分布密度,分布密度直接决定了计算速度，同时可以保持较高的计算精度。