改进SIFT特征描述符在影像匹配中的应用研究

第25卷第6期 2008年12月 测绘科学技术学报 JournalofGeomaticsScienceandTechnology V01．25No．6 Dec．2008 文章编号：1673-6338(2008)06．．0440-03 改进SIFT特征描述符在影像匹配中的应用研究 龚志辉1，张春美2，孙雷3，范民强1，张钢4 (1．信息工程大学测绘学院，河南郑州450052；2．73603部队，江苏南京210049； 3．73608部队。江苏南京210036；4．69028部队，新疆乌鲁木齐830006) 摘要：由于成像条件变化造成的遥感图像之间的几何形变和灰度差异给影像匹配带来了困难，深入研究了 SIFT特征描述符的生成 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 ，针对SIFT特征维数过高的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 进行改进，利用特征点邻域的圆形区域构造新 的描述符，增强了描述符自身的抗旋转性，并降低了特征描述符的维数。实验表明，改进的特征描述符是可行 有效的，在遥感影像目标匹配中取得满意的实验结果。 关键词：遥感图像；特征点；SIFT；目标匹配 中图分类号：P237 文献标识码：A TheImageMatchingMethodBasedontheImprovedSIFTDescriptor GONGZhi．huil，ZHANGChun．mei2，SUNLei3，FANMin．qian91，ZHANGGan94 (1．InstituteofSurveyingandMapping,InformationEngineeringUniversity,Zhengzhou450052，China； 2．73603Troops，Ⅳ口彬ng210049，China；3．73608Troops，Nanjing210036，China； 4．69028Troops，Wulumuqi830006，China) Abstract：Geometrydeformationandgraysealedistortionbetweenremotesensingimageseau．gedbydifferencesofima． gingconditionssl'ebigproblemsinimagematching．AdeepresearchonSIFI"descriptorcreationmethodWaSmadein thispaper．AimingattheproblemofSIFThigh·dimensiondeseriptor．anewSIFTdescriptorcreationmethodwaspro- Dosed．whichtookadvantageofacircleregionaroundthefeaturepointtocreatethedescriptor，anditcouldenhance rotation—resistanceandreducedescriptordimension．Theexperimentsprovedthattlleimproveddescriptorwaseffec． tireandcouldgetsatisfiedresultsinobjectmatchingofremotesensingimages． Keywords：remotesensingimages；featurepoint；SIFT；objectmatching 遥感图像目标匹配一直以来都是研究者关注 的焦点。对于同一场景的多幅遥感影像而言，它 们之间可能存在多种差异：不同的分辨率、灰度属 性、位置(平移和旋转)、比例尺、非线性变形等 等。因此，具有较大差异和特征变形的遥感影像 的匹配仍然是一个难点问题。 近年来，基于局部不变量描述符(LocalInvar- iantDescriptor)的方法被广泛应用于图像匹配和 目标识别中，并取得了显著进展。该类方法通过 在特征点附近构造各种变形不变描述符，用以增 强特征点匹配的正确性和算法的鲁棒性。2004 年，Lowe提出了SIFT特征匹配法⋯，该方法很好 地解决了图像旋转、缩放、仿射变形等问题，对视 点变化、噪声干扰、光照变化等也有很强的鲁棒 性。Mikolajczyk和Schmid对多个局部特征描述 符进行了详细的比较和总结，指出sIFr特征描述 符对一般的图像变形具有最大的容忍性‘引。 1 S琢T特征匹配 1．1 SIFT特征匹配基本思想 SIFT特征匹配的基本过程是：基于图像特征 尺度选择的思想，建立图像的多尺度空间；将图像 通过不同尺度的高斯核函数连续滤波和降采样形 成高斯金字塔图像；再对相邻尺度的两个高斯图 像相减得到高斯差分多尺度空间DOG(Difference— of-Gaussian)；在DOG尺度空间下每个点与相邻尺 度和相邻位置的点逐个进行比较，得到局部极值 位置即为特征点所处的位置和对应的尺度；通过 曲面拟合的方法对特征点进行进一步的精确定 位，并剔除一些对比度较低的点以及边缘响应点； 收稿日期：2008-06．1l；修回日期：2008．10-21。 基金项目：国家自然科学基金资助(40871213)。 作者简介：龚志辉(1969一)，男，湖南新化人，副教授，博士生，主要砚梵方向为摄影测量与遥感。 万方数据 第25卷第6期 龚志辉，等：改进sIF．r特征描述符在影像匹配中的应用研究 44l 然后在每个特征点局部区域内构造特征描述符； 最后再利用构造的特征描述符进行点的匹配。该 匹配算法包括：建立尺度空间，寻找候选点；优化 关键点；确定关键点的方向；提取特征描述符；点 特征匹配等5部分，其中提取sIKr特征描述符是 该匹配算法的一个关键环节。图1是建立尺度空 间示意图，图2是寻找极值点的示意图。 第1个octave f参罐第2toetavcI锈蓥；：=器l磊蠹多=苕l么寥弘—一”筒 第 第 Gaussian尺度空问Da6尺度空问 图1 SIPI'尺度空间建立示意图 尺 图2 DOG尺度空间局部极值检测 1．2 SIFT特征描述符 SIFT特征描述符的实质是特征点在高斯尺 度空间内邻域像素梯度主方向的统计向量。图3 为SIFT特征描述符的生成过程。 (c) 图3 SIFT特征描述符生成过程 SIFT算子在提取特征点时给每个特征点分 配了一个主方向伊，构造点的特征描述符时，首先 将特征点周围的局部区域顺时针旋转0，以确保 其旋转不变性，如图3(a)所示。在旋转后的区域 内，将以特征点为中心的16×16的矩形窗口(图 3(b)只显示了8×8的窗口)均匀地分成16个子 区域，特征描述符窗口即为16个4×4的子块。 在每个子块上计算8个方向(00、450、90。、135。、 1800、2250、2700、3150)的梯度累加值，如图3(c) 所示。16个子块一共得到128个值，这个1×128 的向量就被定义为一个特征点的描述符。 由于特征点定位的微小误差会引起特征描述 符发生突变，有关实验表明，远离特征点的梯度值 更容易引起特征点间的误匹配。可以采用一个参 数为盯的高斯权系数来加权计算特征点在各方 向的梯度累加值，对远离特征点的梯度值赋予较 小的权值，强化中心区域，弱化边缘区域的影响， 从而减小误匹配的概率pJ。 SIFT特征是在多尺度下构造的，具有抗尺度 缩放的性能；根据特征点的主方向选取局部区域 构造描述符，使特征具有旋转不变性；基于邻域像 素梯度方向直方图统计和梯度值加权累加的思 想，使特征具有抗非相似变形的能力。然而，特征 描述符还必须对光照变化不敏感，因此Lowe对描 述符进行 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 归一化处理。 SIFT特征中这种邻域方向性信息联合的思 想能够增强匹配算法的抗噪声能力，同时对于含 有定位误差的特征匹配也提供了较好的容错性。 并且SIFT特征具有很好的显著性和丰富的信息 量，适用于海量特征数据库的图像检索、目标匹配 与识别等任务。 1．3 SIFT特征描述符的改进 SIFT特征点在提取时需要给特征点分配一 个主方向，主要目的是通过主方向旋转特征点局 部区域，确保特征描述符的旋转不变性。如果描 述符本身就具有很好的抗旋转能力，那么构造描 述符时就无需将特征点的局部区域进行旋转。考 虑到图像发生旋转变化后，特征点周围的区域都 会发生变化，而圆具有很好的旋转不变性H’5J，因 此提出利用特征点周围的圆形区域来构造SIFT 特征描述符。新描述符具体构造过程如下所述。 以特征点为中心，将半径为r的圆形区域划 分成若干同心圆环区域，不同的圆环用不同的颜 色表示，如图4所示。Lowe指出16×16的邻域 既包含足够的信息又不会造成过大的计算量⋯， 因此这里也采用近似大小的特征点邻域构造特征 描述符，圆形区域的半径取8。 多房；㈣ 万方数据 测绘科学技术学报 2008年12月 见与原算法相比，改进后的特征匹配法错配率有 所降低；改进的特征将原特征向量从128维降至 “维，降低了算法的复杂程度，计算速度有了一 定的提高。 图4改进的SIrr行征描述符 以每个环形区域作为一个子环，当图像发生 旋转后，每个子环内的像素位置发生了改变，而像 素之间其他的相对信息基本保持不变，可以通过 各子环内排序后的特征点梯度累加值来实现描述 符的旋转不变性。首先，计算每个像素的梯度值 和方向，在每个子环内计算并统计出8个方向的 梯度累加值。为避免特征点定位的微小位移所导 致的特征描述符的突然改变，这里采用了一个高 斯函数来加权计算特征点的梯度累加值，减少远 离特征点的像素梯度对特征点梯度信息的影响。 然后，依据梯度累加值从大到小进行排序，当图像‘ 进行任意角度的旋转后，各子环内的排序值是不 图5无人机影像特征点匹配结果 发生改变的。r=1的子环内8个梯度累加值排序 另外还对存在不同变形的遥感影像如航空遥 后作为第1～第8个元素，r=2的子环内8个梯感影像、Ikonos、SPOT4、SPOT5等进行了相关实 度累加值排序后作为第9～第16个元素，以此类 验，均得到了较好的目标匹配结果。图6显示的 推。8个子环共有8x8个元素，该1×64的向量是一组山区航拍影像的目标匹配结果，由于航拍 就定义为特征点新的特征描述符。最后，为减少 飞机的姿态发生了很大改变，因此两幅影像间存 光照变化对特征描述符的影响，将该向量进行了 在明显的变形和变化，包括视角变化、尺度变化、 标准归一化处理。 旋转变化及云层遮挡等。从目视观察看出，改进 新的描述符本身就具有抗旋转能力，不需要 算法的抗变形能力非常优越，目标区域判断正确。 通过将局部区域旋转来获得描述符的旋转不变 性，并且将原有特征描述向量的维数从128维降 至64维，进一步减少了算法的复杂度，缩短了匹 配时间。 2实验结果与分析 为了对改进SIFT特征匹配法与原SIIiT特征 匹配法进行比较，采用华北某城郊地区1：5000 的无人机遥感影像进行对比实验。由于影像的不 连续、阴影、遮蔽、传感器拍摄角度等原因，影像中 建筑物存在明显的变形(截取的部分影像大小为 320×480)。实验平台为Windows2000操作系 统，CPU2．0GHz，内存512MB，编程环境为mat— lab6．5，采用改进SIFT后特征点匹配结果如图5 所示。椭圆标记的是错误匹配点，实验发现了两 对错误匹配点，匹配耗时4．3S，而用原SIFT特征 法进行匹配时有4对错配点，匹配耗时6．5S。可 图6航空遥感影像的目标匹配结果 (下转第447页) 万方数据 第25卷第6期 张立朝，等：Geodatabase数据模型驱动的人防地理数据库 空间数据库的整体备份和恢复，实质上很大程度 上是其所在的数据库或者数据库对象的备份和恢 复问题。当然完整的ArcSDE数据备份应当还包 括dbtune．sde．giomgr．defs，dbinit．sde和services． sde等文件。 数据库的备份和恢复有很多种类。在不同的 数据库管理系统中更是千差万别。总体上，大都 可以分为静态转储和动态转储两个类型。静态转 储是在系统中无事务处理时进行的转储操作，因 而这种方式得到的一定是一个数据一致性的副 本。静态转储的优点是操作简单，保证数据一致 性，但是缺点也很明显，转储操作必须等待用户事 务结束才能进行，而新的事务必须等待转储操作 结束才能执行，因此会降低数据库的可用性。动 态转储是指转储操作与用户事务并发进行，转储 期间允许数据库进行存取和修改操作，它不必等 待所有运行的事务结束，也不会影响新事务的运 行，但是无法保证副本中的数据正确、有效、完整。 所以在动态转储期间，往往会建立日志文件。后 备文件加上日志文件就可以把数据库恢复到正确 的状态。 4结论 安全、稳定、高效的数据库是整个人防地理信 息系统运行的核心。从人防工程日常业务出发， 基于Geodatatbase数据模型 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 了面向服务的人 防地理系统数据库。根据目前人防指挥和训练的 需求，结合当前的研究结果，主要存在以下3个方 面可以进一步完善与提高。 1)空间数据的大量重复获取不仅造成了人 力、财力巨大浪费，而且也带来了空间数据的二义 性问题。通过对空间数据融合，消除了因空间数 据模型、物体的分类分级和几何位置的精度等引 起的差异，最终实现空间数据的共享。 2)在数据组织和存储的基础之上进行进一 步的数据挖掘以充分地利用现有的数据。 3)增加和完善基于文本的数据库全文搜索， 为人防工程资料查询和索引提供服务。 参考文献： [1]盖九宇，张忠能，肖鹤．分布式数据库数据复制技术的分 析与应用[J]．计算机应用与软件，2005(7)：46-49． [2]杨伯钢，冯学兵．城市地理空间框架建设技术体系研究 [J]．测绘科学，2007，32(1)：36-37． [3]王婉菲，张志浩．分布式数据库系统的复制机制及应用 [J]．计算机工程与科学，2003(1)：21-24． [4]王嘉彬．ArcGIS9．2Geodatabtme的复制[R]．北京：ESRI中 国(北京)有限公司，2006． [5]吴乐茂．ArcGIS9．2Geodatabase的新特性[R]．北京：ESRI 中国(北京)有限公司，2006． [6]宋杨，万幼川．一种新型空间数据模型Geodatabase[J]．测 绘通报，2004(II)：31．33． [7】 林怀忠，陈纯．数据复制与一致性[J]．计算机工程与应 用，2001，37(20)：107—108． 责任编辑安敏 (上接第442页) 3结论 在深入研究SIFT算法的基础上，对特征描述 符进行了改进，并实现了影像的特征匹配。实验 结果证明，在图像发生了较大复杂变形的情况下， 该方法不需要任何图像预处理仍能提取出稳定的 特征点，得到正确的目标区域，具有很好的应用前 景。 参考文献： [1]LOWEDG．Distinctiveimagefeaturesfromscale—invariantkey· poinls[J]．InternationalJournalonComputerVision，2004， 60(2)：91-110． [23 MIKOLAJCZYK，SCHMIDC．APerformanceEvMuafionof LocalDescriptors[R]．CVPR，2003：257-264． 【3]HNDEBERGT．AutomaticscaleSelection∞aPre-Processing StageforInterpretingtheVisualworld[C]／／ProcFundamental StructuralPropertiesinImageandPattemAnalysis，1999：9- 23． [4]王敬东，徐亦斌，沈春荣．一种新的任意角度旋转的景象 匹配方法[J]．南京航空航天大学学报，2005，37(1)：6一10． [5]孙坚伟，王汝笠．改进的MOPs图像匹配算法[J]．科学技 术与工程，2006，6(21)：3440-3441． 责任编辑安敏 万方数据