[发明专利]一种用于从局部不变特征点中提取直线的方法

说明书

本发明涉及一种用于从局部不变特征点中提取直线的方法。包括如下步骤：步骤1，利用局部不变特征点提取算法提取输入图像的局部不变特征点；步骤2，循环选取特征点对，计算其欧氏距离；步骤3，构造矩形；步骤4，估计局部特征点密度；步骤5，对矩形进行k等分，得到k个等面积的方格单元，计算每个方格单元至少包含一个局部特征点的概率：步骤6，统计包含局部特征点的方格单元的数量C；步骤7，计算k个方格单元中至少有C个方格单元包含特征点的概率；步骤8，计算虚警数，输出结果。能够准确的局部不变特征点集中的直线，可以应用于包含直线边缘的目标提取。

技术领域

本发明涉及一种数字图像处理领域，具体说是一种用于从局部不变特征点中提取直线的方法。

背景技术

局部不变特征点是指对图像的各种变化，例如几何、光照、模糊、视点等变化保持不变的局部特征点，局部不变特征点通常存在着一个局部支撑区域，它与图像分割不同，可以是图像的任何子集，其边界不一定要对应图像属性(如颜色和材质)的变化，而且多个不变特征区域间可能有交叉。局部不变特征点的检测具有重要的意义，不仅可以提高处理速度，同时还是一种新的图像表述方法，使得图像不进行分割就可以描述物体或局部。利用提取的局部不变特征点难以直接用于目标的识别，需要通过将其组成一定的曲线或区域才能作为目标的主要特征，经过多年的发展，出现了一系列在局部不变特征点基础进一步提取形状的方法，但就己发表的成果来看，这些方法还存在以下问题：

（1）有效的局部特征点容易受周围异常点的干扰，导致提取的特征对目标识别的作用大大降低；

（2）提取的结果与目标实际的形状存在较大的误差。

发明内容

本发明提供了一种用于从局部不变特征点中提取直线的方法，通过对局部不变特征点进行密度估计，运用方格单元分割的方法，能够有效地去除干扰特征点的影响，方法简单易行，输出结果可靠。

为实现本发明的目标所采用的技术方案是：方法包括以下步骤：

步骤1：利用局部不变特征点提取算法提取输入图像的局部不变特征点，结果记为I₀，局部不变特征点的数量记为M；

步骤2：从I₀中循环选取两点P_i和P_j，i∈[1, M]，j∈(i, M]，计算P_i和P_j之间的欧氏距离D_ij，当D_ij小于阈值T_D时，更新P_i和P_j并继续步骤2，当D_ij大于等于阈值T_D时，进入步骤3；