王建永,常 偉
(火箭軍工程大學 士官學院,山東 青州 262500)
一種針對MSER區(qū)域的雙層匹配策略
王建永,常 偉
(火箭軍工程大學 士官學院,山東 青州 262500)
為了快速高效地采用圖像的最大穩(wěn)定極值區(qū)域(MSER)進行圖像匹配,提出了一種針對歸一化MSER區(qū)域的雙層匹配策略。對于待匹配圖像的MSER區(qū)域進行歸一化之后,采用互相關(guān)性進行區(qū)域的粗匹配;再將候選匹配區(qū)劃分為4×4個子區(qū)域,計算對應(yīng)子區(qū)域的hausdorff距離,作為投票依據(jù),根據(jù)投票多少從候選匹配對中選擇最優(yōu)匹配對作為最終的匹配結(jié)果。采用標準圖像庫及實拍紅外圖像進行了2組實驗,實驗結(jié)果表明,該方法能夠較好地完成圖像匹配任務(wù)。提出了一種針對MSER區(qū)域的雙層匹配策略,采用標準圖像庫及紅外實拍圖像進行了匹配試驗。實驗結(jié)果表明,方法簡單高效,匹配效果較好。
最大穩(wěn)定極值區(qū)域;雙層匹配策略;互相關(guān)性;hausdorff距離;圖像識別
圖像局部特征提取在圖像匹配,目標檢測、跟蹤等方面有著重要應(yīng)用。局部特征檢測包括特征區(qū)域或特征點的檢測,對這些特征區(qū)域或特征點進行描述,使其具有某些不變特征[1]。最常用的特征點提取算法為SIFT特征檢測,而區(qū)域檢測方法則有MSER[2]、Harris-Affine[3]、Hessien-Affine[4]、EBR、IBR[5]和Salient Region等。在比較了MSER、SIFT及其他檢測算法之后,結(jié)果顯示SIFT檢測平坦物體效果較好,而MSER對大多數(shù)物體均有較好的檢測效果[6-9]。K Mikolajczyk[10]等對上述5種常用的區(qū)域檢測方法進行了比較分析,結(jié)果表明在區(qū)域檢測算子中,MSER檢測最為穩(wěn)定,效果也最為理想。
鑒于MSER區(qū)域在視角變換、光照變化和尺度縮放等畸變影響下的高穩(wěn)定性,利用MSER進行圖像匹配、目標識別等任務(wù)一直是一項重要的選擇[11]。如何實現(xiàn)對應(yīng)2幅圖像中MSER區(qū)域的匹配,常用方法是為MSER添加描述,常見的描述方法有SIFT[12-13]、GLOH[14]等利用局部梯度信息進行特征描述,以及利用局部灰度信息對鄰域紋理特征進行描述的局部二值模式[15](Local Binary Patterns,LBP)。文獻[16]中提出了一種多尺度自卷積熵的新型描述符,將其與多尺度自卷積進行融合作為MSER的描述。上述提到的幾種描述方法計算相對復(fù)雜,本文提出了一種雙層匹配方法,首先利用2幅圖像MSER區(qū)域之間的互相關(guān)性進行粗匹配,然后將區(qū)域進行分塊,塊與塊之間采用hausdorff距離進行投票,最終確定匹配結(jié)果。實驗結(jié)果表明,本文方法原理簡單,匹配效果較好。
最大極值穩(wěn)定區(qū)域使用地形中分水嶺的概念來求解穩(wěn)定局部區(qū)域。在求取MSER的原理中有以下定義:
① 圖像I是一個區(qū)域D到灰度S的映射:D?Z2→S,對于灰度圖像,S={0,1,…,255};
② 鄰域關(guān)系A(chǔ)?D×D;
③ 區(qū)域Q是D的一個連通子集;
④ 區(qū)域邊界?Q不屬于區(qū)域Q,但區(qū)域Q中至少存在一個像元與其構(gòu)成鄰接關(guān)系;
⑤ 極值區(qū)域Q?D,對于所有p∈Q,q∈?Q:I(p)>I(q)(最大極值區(qū)域)或I(p)
如果Q1,…Qi-1,Qi,…為一系列相互包含的極值區(qū)域,即Qi?Qi+1。若極值區(qū)域Qi*為最大極值區(qū)域,當且僅當區(qū)域變化率q(i)=|Qi+Δ-Qi-Δ|/Qi在灰度值i*處取得局部極小值,|·|表示區(qū)域面積,Δ∈S,為微小的灰度變化。
由上面幾個定義可知,MSER即是指在某個灰度閾值i的時候,區(qū)域內(nèi)像元數(shù)量變化最小的區(qū)域。
直接提取的MSER區(qū)域為不規(guī)則區(qū)域,需進行歸一化[18-19],將不規(guī)則區(qū)域擬合為橢圓,再仿射歸一化為圓形區(qū)域。在歸一化區(qū)域內(nèi)進行圖像梯度直方圖統(tǒng)計,找出直方圖最大值,將其對應(yīng)的方向作為歸一化圖像梯度的主方向。根據(jù)主方向?qū)w一化圖像進行旋轉(zhuǎn)歸一化,以消除仿射變換等畸變影響對提取區(qū)域的影響。
提取MSER區(qū)域之后,就是對區(qū)域進行匹配,為圖像匹配、目標識別等做準備。MSER區(qū)域相對于圖像來說尺寸較小,怎樣充分利用這些圖像信息是影響匹配效果的關(guān)鍵。互相關(guān)性在早期模板匹配中有較好的應(yīng)用,但是不能抗旋轉(zhuǎn)等畸變影響,而歸一化后的MSER區(qū)域原理上可以消除扭曲變形、尺度大小和旋轉(zhuǎn)方向上的差異,針對MSER區(qū)域這一優(yōu)點,引入?yún)^(qū)域之間的互相關(guān)性指標,基于此本文提出了一種雙層匹配方法,首先利用2幅圖像歸一化后的MSER區(qū)域之間的互相關(guān)性進行粗匹配,然后將區(qū)域進行分塊,塊與塊之間采用hausdorff距離進行投票,最終確定匹配結(jié)果。
2個區(qū)域之間的互相關(guān)性指標可以通過下式計算:
(1)
式中,MSERm(i,j),MSERn(i,j)分別代表2幅圖像中的MSER區(qū)域的灰度值。當區(qū)域灰度信息區(qū)別明顯時,直接采用相關(guān)性指標,當corr大于設(shè)置的閾值時即表示實現(xiàn)了正確匹配,但灰度信息接近時則會出現(xiàn)一對多或多對一的情況,以致出現(xiàn)誤匹配。
為從這些錯誤的匹配情況中提取出正確的匹配對,本文設(shè)計了一種精匹配的思路。以圖1為例,圖1(a)為基準圖,圖1(b)和圖1(c)均為經(jīng)粗匹配得到的候選匹配圖像,現(xiàn)將每個區(qū)域分為4×4個子區(qū)域,如A={Apatch1,Apatch2,…,Apatch16},B={Bpatch1,Bpatch2,…,Bpatch16},各子區(qū)域之間的hausdorff距離[17]可通過下式計算得到:
hausdorff(A,B)=max(dh(A,B),dh(B,A)),
(2)
(a) 基準圖 (b) 匹配圖 (c) 匹配圖圖1 精匹配中的子區(qū)域劃分
雙層匹配策略實現(xiàn)的具體步驟如下:
① 提取待匹配圖像的MSER區(qū)域;
② 計算區(qū)域之間的互相關(guān)性,若corri>th1且corrmax/corrnext>th2,則為正確匹配區(qū)域;若corri>th1且corrmax/corrnext ③ 對步驟②中得到的候選匹配對進行處理。將MSER區(qū)域分別劃分為4×4個子區(qū)域,計算對應(yīng)子區(qū)域之間的hausdorff距離,若hdi>th3,則投一次票; ④ 統(tǒng)計得票情況,得票最多的匹配對即為最終的匹配結(jié)果。 其中corrmax代表相關(guān)性最大的區(qū)域?qū)Γ琧orrnext代表相關(guān)性次大的區(qū)域?qū)?,th1~th3代表3個閾值。 以圖1為例,圖1中(a)應(yīng)與圖1(b)匹配,但是與圖1(c)出現(xiàn)了誤匹配,corrab=0.992 2,corrac=0.995 2。利用投票策略后,得到的票數(shù)分別為voteab=9,voteac=4,進而排除圖1(a)和圖1(c)組合,得到正確的匹配結(jié)果圖1(a)和圖1(b)。 為驗證算法的有效性,本文設(shè)計了2個實驗。試驗1采用哥倫比亞大學coil-100標準圖像庫[20]。coil-100標準圖像庫包含了7 200幅圖像(100個物體,每個物體旋轉(zhuǎn)5°拍攝一張圖像,共拍72張,大小為128×128),本文選擇第14個物體圖像作為實驗的數(shù)據(jù)集。采用文獻[4]中的實驗方法,以下面7幅中均檢測出的區(qū)域作為匹配對象,將相同位置處區(qū)域劃分為一類,如左眼作為一類,得到7類區(qū)域,每一類包括6個區(qū)域。以0°圖像為準對6幅圖像進行匹配,試驗中設(shè)th1=0.9,th2=1.006,th3=5,識別率為85.71%,如圖2所示。 圖2 實驗1中所用的圖像及提取的MSER區(qū)域 利用本文方法的匹配結(jié)果如圖3所示。由圖3可以看出,旋轉(zhuǎn)角度較小時(±30°以下);匹配區(qū)域連線接近于平行,當出現(xiàn)大角度旋轉(zhuǎn)時(±30°以上),匹配區(qū)域連線會出現(xiàn)交叉。在以往的匹配結(jié)果處理中,常采用RANSAC消除誤匹配,而對于實驗1中的情況,RANSAC將會消除過多的正確匹配區(qū)域。實驗1中沒有采用RANSAC消除誤匹配,而是直接顯示的采用雙層匹配策略得到的正確匹配結(jié)果。 實驗2利用M3制冷型紅外熱像儀拍攝了一組序列圖像,該序列圖像為某發(fā)電廠周圍區(qū)域,使用本方法得到的匹配結(jié)果如圖4所示。從匹配結(jié)果可以看出,在序列圖出現(xiàn)平移、旋轉(zhuǎn)等畸變時,本文算法仍能準確進行匹配。 圖3 實驗1匹配結(jié)果 圖4 實驗2匹配結(jié)果 本文提出了利用MSER區(qū)域進行匹配識別的雙層匹配策略,并且采用coil-100標準圖像庫及紅外實拍圖像進行了2組匹配試驗,得到了較好的匹配效果。本文針對描述子生成較復(fù)雜的問題,提出了針對歸一化MSER區(qū)域的雙層匹配策略:利用互相關(guān)性進行粗匹配,將候選區(qū)域進行分塊,采用hausdorff距離進行投票,最終確定正確匹配區(qū)域。本文提出的雙層匹配策略計算量小,易于實現(xiàn),在實拍圖像的匹配識別中體現(xiàn)出較好的匹配結(jié)果。 [1] 吳偉平.局部仿射不變特征的提取技術(shù)研究[D].中國科學院研究生院(長春光學精密機械與物理研究所),2015. 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MSER;two-step matching strategy;cross correlation;hausdorff distance;image recognition 10.3969/j.issn.1003-3106.2017.10.15 王建永,常偉.一種針對MSER區(qū)域的雙層匹配策略[J].無線電工程,2017,47(10):68-72.[WANG Jianyong,CHANG Wei.A Two-step Matching Strategy for MSERs[J].Radio Engineering,2017,47(10):68-72.] TP391.4 A 1003-3106(2017)10-0068-05 2017-07-05 王建永男,(1989—),碩士,助教。主要研究方向:測試與控制技術(shù)。常偉男,(1985—),碩士,助教。主要研究方向:測試與控制技術(shù)。3 實驗結(jié)果與分析
4 結(jié)束語