[发明专利]一种基于硬件电路的SIFT算法关键点检测方法

权利要求书

1.一种基于硬件电路的SIFT算法关键点检测方法，其特征在于，该SIFT算法关键点检测方法包括：

步骤1、同步采集一组差分高斯尺度空间内每一图像层的所有的像素点，其中，一组差分高斯尺度空间的中间相邻3层图像层的像素点都包括相同数量的待检测像素点及其邻域比较点；

步骤2、获取并更新寄存器内缓存的待检测像素点及其邻域比较点的像素信息；

步骤3、根据待检测像素点及其邻域比较点的像素信息，建立以待检测像素点为中心的目标像素检测区域；

步骤4、通过比较待检测像素点及其邻域比较点的像素信息的大小关系，判断待检测像素点是否为目标像素检测区域内的极值点；

步骤5、当步骤4检测到待检测像素点不是极值点时，进入步骤7；

步骤6、当步骤4检测到待检测像素点是极值点时，根据极值点精确化定位极值点所获得的极值点偏移量，限定后续极值点精确化定位的迭代方式，使得待检测像素点的像素坐标信息根据迭代中的极值点偏移量完成偏移修正，再通过去除无效的极值点，得到关键点；其中，像素信息包括待检测像素点及其邻域比较点，该像素坐标信息包括差分高斯尺度空间内的任意坐标维度的像素坐标；

步骤7、判断当前一组差分高斯尺度空间内所有图像层次的待检测像素点是否完成前述的关键点检测，是则返回步骤1采集下一组差分高斯尺度空间内所有图像层次的像素点，否则从寄存器遍历已经参与步骤1至6的待检测像素点在邻域上的待检测像素点，再返回步骤2。

2.根据权利要求1所述SIFT算法关键点检测方法，其特征在于，所述一组差分高斯尺度空间内的图像层的层数为5，所述待检测像素点分布在所述一组差分高斯尺度空间内中间相邻的3个图像层中，则所述目标像素检测区域占据所述一组差分高斯尺度空间任意相邻3层。

3.根据权利要求2所述SIFT算法关键点检测方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

比较所述待检测像素点的像素值与其同尺度图像层的相邻8个比较点的像素值，同时比较所述待检测像素点的像素值与上下相邻尺度图像层对应相邻的9×2个比较点的像素值，当所述待检测像素点的像素值是最大值或最小值时，确定所述待检测像素点为所述目标像素检测区域内的极值点；

其中，像素值是在所述差分高斯尺度空间内，所述待检测像素点及其邻域比较点的坐标（x,y）和所属图像层的尺度σ构成的三元函数值，所述任意坐标维度的像素坐标包括x轴、y轴以及σ轴上的像素坐标；所述邻域比较点包括待检测像素点同尺度图像层的相邻的比较点及上下相邻尺度图像层对应相邻的比较点。

4.根据权利要求1所述SIFT算法关键点检测方法，其特征在于，所述步骤6的具体方法包括：

在所述目标像素检测区域内，将所述步骤4检测出的极值点作为插值中心位置，再通过一次极值点精确化定位获取所述极值点偏移量，其中，所述极值点偏移量包括极值点在x轴、y轴以及σ轴上的坐标偏移量；

当极值点偏移量所包括的坐标偏移量都小于预设参数，去除低对比度和边缘响应的极值点后，将所述待检测像素点确定为所属图像层的关键点；

当极值点偏移量所包括的坐标偏移量中存在大于或等于第一经验值的坐标偏移量时，放弃继续检测所述步骤4检测出的极值点，返回所述步骤7；其中，第一经验值大于所述预设参数；

当极值点偏移量所包括的坐标偏移量都小于第一经验值，但存在大于或等于所述预设参数的坐标偏移量时，将所述待检测像素点的坐标位置按照极值点偏移量修正所述待检测像素点的像素坐标信息，使得所述待检测像素点偏移至新插值中心的位置处；然后，获取修正像素坐标信息后的所述待检测像素点的邻域比较点的像素信息，并以偏移至新插值中心的所述待检测像素点为中心建立新的目标像素检测区域，再在新的目标像素检测区域内进行一次极值点精确化定位以获取新的极值点偏移量，再判断新的极值点偏移量所包括的坐标偏移量是否都小于所述预设参数，是则先去除低对比度和边缘响应的极值点，再将去除无效极值点后的修正后的所述待检测像素点确定为所属图像层的关键点，否则返回所述步骤7；其中，低对比度和边缘响应的极值点为所述无效极值点。