[发明专利]一种基于KAZE算法的图像特征提取方法

摘要

本发明公开了一种基于KAZE算法的图像特征提取方法，以解决现有图像特征提取技术中存在的执行效率偏低的问题。首先构造非线性偏微分方程，利用AOS算法求解方程得到非线性尺度空间的所有图像，然后进行特征点检测和亚像素精确定位，随后根据特征点的局部图像结构来确定其主方向，根据选取的窗口计算出子区域的描述向量，将得到的描述向量用主成分分析方法进行降维处理，最后再进行特征匹配。本方法采用主成分分析方法对描述子进行降维，加快计算速度，对于图像特征提取与匹配具有很好的承接作用，在提高算法的实时性和匹配率方面有较好的效果。

主权项

一种基于KAZE的图像特征提取方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：输入图像L，构造非线性偏微分方程，进行非线性扩散滤波，再利用AOS算法求解方程得到非线性尺度空间的所有图像；步骤二：特征点检测，通过寻找不同尺度归一化后的Hessian局部极大值来寻找特征点，找到特征点的位置后，根据泰勒展开式，进行亚像素精确定位步骤三：根据特征点的局部图像结构来确定其主方向；步骤四：对于尺度参数为σi的特征点，在梯度图像上以特征点为中心取一个的窗口，并将窗口划分为子区域，计算出子区域的描述向量；步骤五：将得到的描述向量用主成分分析方法进行降维处理，得到降维后的描述子，再进行特征匹配。