摘  要： 針對(duì)單一特征引導(dǎo)圖像匹配的準(zhǔn)確度有限,提出了一種同時(shí)使用灰度和邊緣信息的特征描述子,。該描述子將圖像的幾何特征與灰度信息結(jié)合起來(lái),，首先計(jì)算每個(gè)特征點(diǎn)的灰度對(duì)比直方圖，然后引入邊緣屬性以增強(qiáng)邊緣的匹配,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，該算法由于同時(shí)采用灰度信息與邊緣信息引導(dǎo)圖像匹配，其匹配效果好于單獨(dú)使用灰度或邊緣的圖像匹配算法,，在一定程度上降低了誤匹配率,，同時(shí)滿足旋轉(zhuǎn)和光照不變性, 對(duì)圖像灰度變化和噪聲不敏感, 具有良好的匹配性能。
關(guān)鍵詞： 局部特征; 灰度; 邊緣; 灰度對(duì)比直方圖; 形狀上下文直方圖

    圖像的局部特征具有在多種圖像變換下的不變性,、無(wú)需預(yù)先對(duì)圖像分割和獨(dú)特性等特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于物體識(shí)別,、圖像匹配及圖像檢索等領(lǐng)域,。在基于局部特征的匹配方法中,，特征描述子的構(gòu)建是非常重要的環(huán)節(jié),，一個(gè)完備而緊湊的描述子不僅可以較真實(shí)地表達(dá)特征點(diǎn)所包含的獨(dú)特信息，而且能降低特征匹配的計(jì)算復(fù)雜度,。
    近年來(lái),許多特征描述算法被提出。LOWE D G[1]提出了著名的SIFT描述子,它對(duì)圖像的各種變換具有較好的魯棒性, 是目前應(yīng)用最廣泛的特征描述算法,。KE Y等[2]在SIFT算法的基礎(chǔ)上利用主成分分析(PCA)將SIFT描述子的維數(shù)由128降到了20,，大幅度提高了匹配速度，但其描述子的獨(dú)特性不及SIFT 算子,。OJALA T[3]等人提出的LBP(Local Binary Pattern)算子能夠有效地描述紋理特征, 它通過(guò)計(jì)算中心點(diǎn)及周?chē)徲虿蓸狱c(diǎn)的灰度差的正負(fù)構(gòu)成一個(gè)二進(jìn)制描述串,。與LBP思想類(lèi)似，Huang Chunrong[4]等提出了對(duì)比上下文直方圖CCH(Contrast Context Histogram)描述子,，利用鄰域區(qū)域的像素強(qiáng)度之間的線性關(guān)系進(jìn)行特征描述，在對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)中計(jì)算周?chē)總€(gè)分塊中像素點(diǎn)與中心點(diǎn)之間的灰度差,。LBP和CCH算法采用特征點(diǎn)鄰域的灰度差異直方圖建立特征描述子，降低了算法的復(fù)雜度,，使得匹配速度有所提高,，但是對(duì)存在旋轉(zhuǎn)、尺度和視角等變換的圖像,，魯棒性有較大的降低。BELONGIE S[5]提出了形狀上下文（Shape Context）描述子用于刻畫(huà)目標(biāo)的形狀,，該描述子對(duì)于局部區(qū)域形變具有不變性,，但是在一定程度上對(duì)噪聲比較敏感。不管是SIFT描述子,，還是LBP,、CCH或Shape Context描述子，從實(shí)現(xiàn)方式上來(lái)說(shuō),，都是基于分布的描述子,，利用直方圖表征灰度、形狀或邊緣等特征,?；卩徲虻幕叶确植夹畔⒌姆椒軌蚝芎玫孛枋鱿袼刂g的空間位置關(guān)系，但是當(dāng)圖像灰度變化或幾何畸變較大時(shí)就不足以表示圖像特征,；基于形狀或邊緣的方法關(guān)心鄰域的結(jié)構(gòu)信息,，但是對(duì)噪聲比較敏感。Shen Dinggang[6]利用局部空間灰度直方圖和邊緣信息來(lái)共同完成圖像配準(zhǔn),，通過(guò)統(tǒng)計(jì)特征點(diǎn)鄰域內(nèi)每個(gè)像素的出現(xiàn)頻率獲得灰度直方圖,然后利用Candy算子檢測(cè)邊緣,，利用邊緣強(qiáng)度表示邊緣屬性。
    本文提出一種同時(shí)使用灰度和邊緣信息的特征描述子CSCH（Contrast-Shape Context Histogram）,。首先使用對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)方式劃分局部鄰域; 然后使用CCH方法統(tǒng)計(jì)鄰域像素強(qiáng)度之間的關(guān)系;再使用Canny 邊緣檢測(cè)算法和輪廓提取算法獲得邊界信息,并利用Shape Context算法刻畫(huà)鄰域的邊緣信息；最后對(duì)灰度信息和邊緣信息進(jìn)行整合,，定義信息更為準(zhǔn)確,、豐富的描述子，增強(qiáng)描述能力,。實(shí)驗(yàn)表明,，結(jié)合灰度和邊緣信息的描述子，其準(zhǔn)確率比單獨(dú)使用CCH描述子或Shape Context描述子更高,，在一定程度上降低了誤匹配的概率,，同時(shí)滿足了旋轉(zhuǎn)和光照不變性, 對(duì)圖像灰度變化和噪聲不敏感, 具有良好的匹配性能。
1 基于直方圖的描述子的構(gòu)建
1.1 CCH描述子
    CCH利用鄰域區(qū)域的像素強(qiáng)度之間的線性關(guān)系進(jìn)行特征描述,。首先以特征點(diǎn)pc為中心,，采用極坐標(biāo)劃分方式將特征點(diǎn)鄰域劃分成若干個(gè)不相交的區(qū)域：R0,R1,…，Rs,，然后用直方圖方法統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域中的灰度值相異情況,。為了增強(qiáng)描述符的獨(dú)特性, 對(duì)于每個(gè)子區(qū)域分別統(tǒng)計(jì)正向和負(fù)向強(qiáng)度對(duì)比值HRi+和HRi-：




    本文針對(duì)單一特征引導(dǎo)圖像匹配的準(zhǔn)確度有限的問(wèn)題，提出了一種結(jié)合灰度和邊緣信息的特征描述方法CSCH來(lái)描述特征點(diǎn)鄰域,。利用直方圖方法同時(shí)表征圖像的灰度和邊緣信息,，所得描述子既能很好地描述鄰域像素之間的空間位置關(guān)系，又兼顧了鄰域的結(jié)構(gòu)信息,，并且通過(guò)將特征點(diǎn)鄰域旋轉(zhuǎn)至主方向獲得了旋轉(zhuǎn)不變性,，利用特征向量的歸一化獲得了對(duì)亮度變換的魯棒性。實(shí)驗(yàn)表明,，利用本文算法提取的特征描述子滿足旋轉(zhuǎn),、光照、壓縮,、模糊和部分視點(diǎn)變換不變性,。
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