[发明专利]一种抗视角变化的近景影像区域特征匹配方法

权利要求书

1.一种抗视角变换的近景影像区域特征匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：

第一步，提取匹配影像内的最大稳定极值区域MSER；

第二步，采用直接最小二乘法对提取出的形状不规则的最大稳定极值区域拟合椭圆，并以此确定局部二值模式LBP邻域大小和编码起始方向；采用椭圆右侧长半轴方向为主方向，即以此方向为LBP初始编码方向，顺时针进行编码；假设一张影像上有n个最大稳定极值区域，对所有提取出的形状不规则的最大稳定极值区域进行椭圆拟合，得到n个椭圆，其长短半轴分别为(A₁,B₁,)、(A₂,B₂,)、...,(A_n,B_n,)其长半轴与屏幕坐标系y轴正方向的夹角分别为α₁,α₂,...,α_n；则各最大稳定极值区域的椭圆形LBP邻域也可以确定：其长半轴分别为a₁＝A₁/10,a₂＝A₂/10,...,a_n＝A_n/10；短半轴分别为b₁＝B₁/10,b₂＝B₂/10,...,b_n＝B_n/10；椭圆形LBP邻域的旋转角度也可以确定，分别为α₁,α₂,...,α_n；

第三步，提取五种LBP特征；按以下公式计算n个最大稳定极值区域各自的5种局部二值模式LBP特征：

其中，g_c为邻域中心点的像素灰度值，c₁为图像中所有像素灰度的均值；

其中，P为邻域采样点个数，L为不同半径邻域的个数，为第l重半径邻域中第p个采样点的像素灰度值，g_c为邻域中心点的像素灰度值；

其中，P为邻域采样点个数，L为不同半径邻域的个数，为第l重半径邻域中第p个采样点的像素灰度值，g_c为邻域中心点的像素灰度值，而是在第l个半径邻域中的的均值；

其中，P为邻域采样点个数，L为不同半径邻域的个数，为第l重半径邻域中第p+1个采样点的像素灰度值，为第l重半径邻域中第p个采样点的像素灰度值；

其中，P为邻域采样点个数，L为不同半径邻域的个数，为第l重半径邻域中第p+1个采样点的像素灰度值，为第l重半径邻域中第p个采样点的像素灰度值，为第l个半径领域中所有的均值；

第四步，计算各特征区域的五种LBP特征的联合统计直方图；计算两张影像上所有最大稳定极值区的5种局部二值模式特征直方图，将5种直方图归一化并连接在一起；

第五步，利用相关系数比较各个特征区域的联合统计直方图相似度，从而进行特征区域的初步匹配；利用相关系数比较各个特征区域的联合统计直方图相似度，根据实际需要设置阈值为0.95，高于这一阈值即认为是一对匹配特征区域，从而进行特征区域的初步匹配；

第六步，利用RANSAC与八点法相结合的策略估计基本矩阵，剔除粗差点；

第七步，利用最小二乘匹配法对已配对特征区域的椭圆中心进行微调，得到更为精确的匹配点对。