[发明专利]一种面向图像匹配的局部灰度直方图特征描述子建立方法和图像匹配方法

权利要求书

1.一种面向图像匹配的局部灰度直方图特征描述子建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)在图像中检测SURF特征以获取图像兴趣点；

2)在图像兴趣点的不变性局部邻域内进行灰度信息分布统计，并生成灰度分布直方图；

3)基于图像兴趣点的不变性局部邻域及灰度分布直方图，建立特征描述子。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对视频图像建立特征描述子时，对特征描述子进行在线更新，以在视频目标跟踪中保持对目标连续变化的自适应性。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤2)包括以下步骤：

2-1)在以兴趣点x为圆心的一定半径的圆形区域R内,统计最大灰度值和最小灰度值，在此基础上统计该圆形区域内像素的灰度值,根据最大灰度值和最小灰度值分成若干条目，使灰度范围平均分布；

2-2)通过定义信息熵对当前区域灰度信息的复杂程度进行描述，灰度在l_i范围内的像素点出现在{x,R}区域上的概率用P_L(l_i,x,R)表示,则{x,R}区域的信息熵H_L(x,R)为：

HL(x,R)=-Σi=110PL(li,x,R)log2PL(li,x,R),]]>

2-3)通过计算落在{x,R}区域的不同条目内像素点的数量，生成初步的灰度分布直方图；如果信息熵H_L(x,R)小于门限值，则取消对该兴趣点x的描述。

4.如权利要求4所述的方法，其特征在于：步骤3)在信息熵满足要求的区域R内计算基于图像灰度分布的特征描述子，包括以下步骤：

3-1)沿着R的半径，将其平均分成若干条目，第一个条目对应一个圆，其它每个条目都对应一个圆环，在该圆和每个圆环内，将灰度范围也分成若干条目；

3-2)对该圆和每个圆环进行灰度分布统计，形成该圆和各个圆环下的像素分布，进而生成直方图；

3-3)按照圆环半径从小到大的顺序，将对应的直方图进行顺序排列，从而得到特征矢量描述子。

5.一种图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采用权利要求1～4中任一权利要求所述方法建立图像的特征描述子；

2)通过所述特征描述子对图像的局部特征进行匹配，进而建立图像之间的对应关系。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在通过所述特征描述子对图像的局部特征进行匹配时，引入核函数对特征描述子之间的欧式距离进行度量。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述核函数为高斯核函数。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在对视频图像进行匹配时，对特征描述子进行在线更新，以在动态图像匹配中保持对目标连续变化的自适应性。

9.一种服务器，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序被配置为由所述处理器执行，所述计算机程序包括用于执行权利要求1至8中任一权利要求所述方法中各步骤的指令。

10.一种存储计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被计算机执行时，实现权利要求1至8中任一权利要求所述方法的步骤。