随机纹理图像的特征匹配鲁棒算法

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1、第42卷第4期2010年8月南京航JournalofNanjing空航天大学学报UniversityofAeronautics＆Astronautics随机纹理图像的特征匹配鲁棒算法石春琴张丽艳韦虎(南京航空航天大学机电学院，南京，210016)V01．42No．4Aug．2010摘要：针对三雏外形测量以及表面位移、损伤、应变测量中的随机纹理图像，提出了一种特征匹配算法。该算法首先结合Harris角点探测和一个72维的角点特征描述向量，快速获取随机纹理图像对之间的粗匹配像点集合．然后通连灰度相关约束和视差梯度约束对粗匹配集舍进行检验，剐除粗匹配集中的错误匹配。通过在误匹配

2、别除的过程中采用与粗匹配阶段相关联的自适应约束阁值，从而使最终的匹配结果不敏感地依赖于阚值参数的选取．而是在一个较大的取值范围内都能使最终结果在严格控制误匹配的前提下，得到足够多的正确匹配点对。通过实验对提出的方法进行了验证。关键词：随机纹理；特征匹配；灰度相关；视差梯度中图分类号：TP391．41文献标识码：A文章编号：1005—2615(2010)04—0440·07RobustFeatureMatchingAlgorithmforRandomTextureImagesShiChunqin，ZhangLiyan，WeiHu(CollegeofMechanicaland

3、ElectricalEngineering，NanjingUniversityofAeronautics&Astronautics。Nanjing，210016，China)Abstract：Afeaturematchingalgorithmisputforwardfortherandomtextureimagesappliedin3Dsur-faceshapemeasurementandsurfacedisplacement，damageandstrainmeasurement．Firstly，byeombin—ingtheHarriscornerdetectorand

4、a72-dimensionalfeaturedescriptor，acoarsematchingsetoftheran—domtextureimagesisrapidlyobtained．Then，boththeintensitycorrelationlimitandthedisparitygra—dientconstraintareimposedtofilteroutfalsecorrespondencesfromthematchingset．Duetousinganadaptiveconstraintthresholdrelatedtotheparameterused

5、forgeneratingthecoarsematchingset，thefinalmatchingresultisinsensitivetothethresholdselection．Consequently，sufficientcorrectcorrespon—dencescanbecollectedinawideparameterrange，whilefalsecorrespondencescanbestrictlycontrolled．Themethodisverifiedbyexperiments．Keywords：randomtexture；featurema

6、tching；intensitycorrelation；disparitygradient图像匹配是三维检测和运动分析中的关键和难点问题。在多种不同的应用中，人们通过各种手段在被测物体表面形成随机纹理，对随机纹理图像进行匹配进而实现各种检测目的。例如采用喷涂散斑图(图1(a))方法进行板料应变分析‘1。23；采用投影散斑图(图1(b))方法实现被测物体三维外形测量晦51和激光散斑(图1(c))照射法对物体表面损伤、振动、位移和变形等测量‘钊。上述应用中的随机纹理图像在一定大小的窗口之间的灰度分布具有较强可区分性，因此目前对基金项目：国家自然科学基金(50875130)资助

7、项目；博士点基金(200802870016)资助项目；江苏省支撑计划(BE2008136)资助项目。收稿日期：2009—09—23；修订日期：2010-04—20作者简介：石春琴，女．博士研究生。1983年3月生；张丽艳(联系人)，女．教授，博士生导师，E—mail：zhangly@nuaa．edu．cn．第4期石春琴，等：随机纹理图像的特征匹配鲁棒算法441图1用于三维外形和应变测量的随机纹理图像于这类图像的匹配主要利用局部区域的相似程度CT-s]来进行匹配。然而，在相似性迭代求取精确匹配点的方法中，都需要有匹配点的初始位置