[发明专利]基于场景驱动的智能手机图像特征点选取方法

权利要求书

1.一种基于场景驱动的智能手机图像特征点选取方法，包括如下步骤：

(1)从手机摄像头获得移动场景的视频帧；

(2)对视频帧的第一帧图像进行灰度化处理并利用快速特征检测算法FAST进行特征点检测，得到第一帧图像所有的特征点位置和总的特征点数目M₁；

(3)计算第一帧图像的综合纹理特征值Z，定义视频帧图像的复杂度分为“复杂”、“一般”、“简单”三个标准，设定复杂度阈值为6.0；若综合纹理特征值Z＞6.0，则将视频帧图像的复杂度判为“复杂”，若4.0＜Z≤6.0，则将视频帧图像的复杂度判为“一般”，若Z≤4.0，则将视频帧图像的复杂度判为“简单”；

(4)由步骤(3)得到的复杂度计算出第一帧图像输出特征点的数目N₀：若复杂度为“复杂”时，N₀＝M₁*0.9，若复杂度为“一般”时，N₀＝M₁*0.8，若复杂度为“简单”时，N₀＝M₁*0.7；

(5)从M₁个特征点中随机选取N₀个特征点，并利用加速的鲁棒特征算法SURF对所选的N₀个特征点进行描述，计算出第一帧中每一个特征点的描述矢量；

(6)读取视频帧的第二帧图像，进行灰度化处理并利用快速特征检测算法FAST，得到第二帧所有特征点的位置和总的特征点数目M₂；

(7)利用加速的鲁棒特征算法SURF对步骤(6)中得到的特征点进行描述，得出第二帧中每一个特征点的描述矢量；

(8)利用加速的鲁棒特征算法SURF对第一帧和第二帧中的特征点进行匹配，得到特征点匹配成功的个数N_s；

(9)根据特征点匹配的个数N_s和步骤(4)得到的第一帧特征点个数N₀的关系得到第二帧输出的特征点个数：如果N_s/N₀≥0.75，则第二帧输出N_s个特征点；如果N_s/N₀＜0.75，则第二帧除了输出N_s个特征点外，还要从(M₂-N_s)个特征点中随机选取(0.75*N₀-N_s)个特征点；

(10)重复步骤(2)到步骤(9)，直到视频帧读取结束。