[发明专利]一种基于单端点特征描述的线段匹配方法

摘要

本发明提供了一种基于单端点特征描述的线段匹配方法，其将线段的一个端点作为主特征点，另一端点作为辅特征点，构建特征描述单元；将特定的线段方向作为特征单元的参考方向，构建特征描述子，进行主特征点匹配；通过两条线段任一端点的匹配关系确定两条线段的匹配关系，最后利用匹配特征点的几何验证来完成线段匹配正确性的验证。本发明大大简化了算法的计算复杂度，显著提升了匹配速度。只要两幅图像对应线段上的任何一个端点或者断点之间能够匹配，则两条线段或者线段的子线段就能够匹配。用线段方向作为描述子的参考方向，解决了根据邻域梯度计算参考方向的模糊性问题，消除了端点相近但方向不同两条线段的错误匹配，提高了线段匹配的鲁棒性。

主权项

一种基于单端点特征描述的线段匹配方法，其特征在于以下步骤：第一步：输入两幅待匹配图像；第二步：构建尺度空间；采用SIFT算法中的方法，分别将两幅待匹配图像连续地进行NUM次二分之一降采样处理，构建图像金字塔；第三步：LSD线段检测；使用LSD算法，分别在两幅待匹配图像金字塔的每层图像中检测线段，设定第i层图像线段长度的检测阈值为THi，剔除该层中长度小于THi的线段：THi=LEN_THi,1≤i≤NUM]]>式中LEN_TH为初始长度控制阈值；第四步：构建特征描述单元集合；对于一条线段P1P2的两个端点，一个记作主特征点PM，另一个记作辅特征点PA；一条线段的一个特征描述单元{PM,PA}包括一个主特征点加上对应的辅特征点，每一条线段能够构建两个特征描述单元：一是以端点P1为主特征点构建的特征描述单元{PM＝P1,PA＝P2}，二是以端点P2为主特征点构建的特征描述单元{PM＝P2,PA＝P1}；第五步：构建描述子；首先确定每个特征描述单元的参考方向；设线段P1P2的两个端点坐标分别为P1(x1,y1)和P2(x2,y2)，x1<x2，计算得到该线段的方程为y＝kx+b；计算处于[x1,x2]区间且满足方程y＝kx+b的所有像素点的梯度方向；统计所有像素点的梯度方向，如果梯度方向指向向量左侧的像素点数大于指向右侧的像素点数，那么{PM＝P1,PA＝P2}的参考方向为向量的方向，{PM＝P2,PA＝P1}的参考方向为向量的方向；反之，如果梯度方向指向向量右侧的像素点数大于指向左侧的像素点数，那么{PM＝P1,PA＝P2}的参考方向为向量的方向，{PM＝P2,PA＝P1}的参考方向为向量的方向；然后，为每一个特征描述单元{PM,PA}构建描述子：采用SIFT构建描述子的方法，根据特征描述单元{PM,PA}的参考方向，以PM为中心确定描述子的支撑区域，将支撑区域划分成4×4个子区域，计算每个子区域中所有像素的梯度，根据梯度方向相对于参考方向的偏转角，将梯度值映射到八个方向上进行累积，将16个子区域的八个方向上累积的梯度值按照一定的顺序进行排列，同时对描述子进行归一化和量化处理，形成128维特征描述子；第六步：特征匹配；通过扫描遍历的方法进行匹配判断；采用SIFT算法，计算一幅图像中每个描述子在另一幅图像描述子集合中的最近距离和次近距离，同时计算每个描述子最近距离与次近距离的比值，如果该比值小于设定的阈值TH，则认为具有最近距离的两个主特征点及主特征点所在线段均存在匹配关系；第七步：剔除错误匹配；使用RANSAC算法对PM之间的匹配关系进行正确性验证，剔除两个端点均存在错误匹配的线段，得到正确的线段匹配关系；第八步：输出匹配结果。