CN105574873B - 一种数量可控的图像特征点检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种数量可控的图像特征点检测方法。本发明预先设定待配准图像特征点的期望点数，根据期望特征点数和图像大小计算点面比，图像特征点检测时，实时计算点面比，比较计算的点面比和期望点面比：若实时计算的点面比大于期望点面比，则提高特征点检测阈值；若实时计算的点面比小于期望点面比，则降低特征点检测阈值。本发明方法简单，能适应绝大多数基于特征点的图像配准方法，并且基本控制特征点数量及使特征点分布更加均匀，最终提高图像配准精度，可应用于卫星星上遥感图像配准，也可应用于地面其他图像配准中。

Description

一种数量可控的图像特征点检测方法

技术领域

本发明属于航天遥感领域，涉及一种数量可控的图像特征点检测方法。

背景技术

基于特征点的图像配准方法是当前图像配准的主要方法，经典方法有Harris，SIFT，SURF，BRISK，FAST等特征点。基于特征点的图像配准方法一般包括特征点提取，描述和匹配三个步骤，而计算量的大小与特征点的数量有密切关系，第一步特征点提取的数量越多，后两步描述和匹配的计算量越大。而特征点的分布与图像配准的精度相关，特征点均匀分布在整幅图像上是最理想状态。此外，对于硬件实现，对特征点的数量要求可控或者大致知道范围，以便于硬件资源的分配。由此可见，提取的特征点数量是决定图像配准方法复杂度和精度的关键步骤。

目前特征点图像配准方法对特征点数量和分布情况无法控制，或者无法做到同时控制。特征点数量取决于图像本身和预先设定的检测阈值。图像纹理的不同，提取的特征点数量不同；每个方法基本都有固定的检测阈值，阈值大小不同，提取的特征点数量也不相同。

发明内容

本发明解决的技术问题是：克服现有技术特征点数量和分布无法控制的不足，提供一种数量可控的图像特征点检测方法，解决了遥感图像配准计算量大，精度不可控的问题。

本发明的技术方案是：一种数量可控的图像特征点检测方法，步骤如下：

1)设定图像期望特征点数量N，计算期望点面比R＝N/(L*W)，L，W分别为图像的长和宽；

2)输入图像，设初始检测阈值T₀；

3)计算图像每个像素的特征值，将特征值大于检测阈值T₀的点作为特征点，同时计算检测过区域的点面比R1＝N1/M1，其中，N1为检测过区域的特征点数量，M1为检测过区域像素点数量；

4)判断R和R1的大小，若R＝R1，T₀＝T₀，若R>R1，T₀＝T₀-K；若R<R1，T₀＝T₀+K，其中K为步进长度；调整T₀完成后返回步骤3)进行下一像素特征点的检测，直到整个图像检测完毕。

步进长度K为1或2。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明提出的特征点数量和分布可控的星上遥感图像配准方法。发明方法根据图像提取特征点数量，自适应调整阈值大小，适应图像纹理变化情况，使图像的特征点数量基本可控；在特征点检测过程中，实时计算点面比，调整检测阈值的大小，使得特征点在图像上分布比较均匀。此外，本发明方法与特征点检测有机而独立地结合，可以用于绝大多数特征点检测方法中，且无需对方法结构进行改变，只要改变实时改变阈值即可，方法简单，便于硬件实现，满足在轨应用的需求。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明提出了一种特征点数量可控的星上遥感图像配准方法：

1.设定待配准图像期望特征点数量N，计算期望点面比R＝N/(L*W)，L，W分别为图像的长和宽；

2.输入待配准图像，设检测阈值T₀，阈值一般设为算法默认值；

3.计算图像相关特征，特征与算法相关，如SIFT算法为盒子滤波后的相应值；然后扫描大于阈值的点作为特征点，待图像检测过一个单元像素时，单元像素为一个像素集，为检测步长，一般为固定值；计算检测过区域的点面比R1＝N1/M1，其中，N1为检测的特征点数量，M1为已扫描图像像素点 数量；

4.判断R和R1的大小，若R>R1，T_n＝T_n-1-K；若R<R1，T_n＝T_n-1+K,其中K为步进长度，可以为固定值，也可参考相关参数估计算法(如LSM等)，做自适应处理。调整完后执行步骤3)，直到图像检测完毕。

下面针对一幅遥感图像进行SURF特征点提取，具体实施过程如下：

一、对长L＝1024，宽W＝1024的遥感图像，设定待配准图像期望特征点数量N＝120，计算期望点面比R＝120/(1024*1024)＝1.14；

2输入待配准图像，设检测阈值T₀，SURF算法中T₀＝0；

3计算图像相关特征，特征与算法相关，如SIFT算法为盒子滤波后的相应值；然后扫描大于阈值的点作为特征点，待图像检测过一个单元像素时，此处为1行图像，即1024个像素为检测步长；计算检测过区域的点面比R1＝N1/M1，其中，N1为检测的特征点数量，M1为已扫描图像像素点数量；

4判断R1是否大于1.14，若R1<1.14，T_n＝T_n-1-2；若R1>1.14，T_n＝T_n-1+2,其中K＝2为固定步进长度。更新完阈值后执行步骤3，直到图像检测完毕。

本发明未详细说明部分属本领域技术人员公知常识。

Claims (1)

1.一种数量可控的图像特征点检测方法，其特征在于步骤如下：

1)设定图像期望特征点数量N，计算期望点面比R＝N/(L*W)，L，W分别为图像的长和宽；

2)输入图像，设初始检测阈值T₀；

3)计算图像每个像素的特征值，形成特征图像；

4)对特征图像进行逐点扫描，将特征值大于检测阈值T₀的点作为特征点，同时计算检测过区域的点面比R1＝N1/M1，其中，N1为检测过区域的特征点数量，M1为检测过区域像素点数量；待图像检测过一个单元像素时，单元像素为一个像素集，为一个固定值得检测步长；

5)判断R和R1的大小，若R＝R1，T₀＝T₀，若R>R1，T₀＝T₀-K；若R<R1，T₀＝T₀+K，其中K为步进长度；调整T₀完成后返回步骤4)进行下一像素特征点的检测，直到整个图像检测完毕。