改进sift描述符用于炮管疵病图像匹配

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1、改进的SIFT描述符用于炮管疵病图像匹配0引言随着高膛压、大威力火炮的出现，因炮膛烧蚀、磨损引起的事故时有发生，火炮的内膛状况直接影响着火炮的使用安全、射击效果和寿命。因此，对炮膛静态参数进行测量，能为火炮技术状态评定提供科学依据和决策支持。使用CCD扫描成像法对炮膛状况进行立体成像测量具有直观、快捷、准确的特点，但由于炮膛疵病图像结构重复性较强，在图像匹配处理时难度比较大。SIFT特征描述符对影像方向、尺度、仿射变换、亮度、噪声、视角等变化具有良好的不变性[1]，已广泛应用于图像匹配中。但SIFT算法用于图像匹配时，存在特征描述向量维数比

2、较高使得匹配运算时间过长等问题。虽然有不少人提出了降维的方法[2-3]，其某些性能比原SIFT描述符有所降低，文献[4]提出的PCA-SIFT描述符和文献[5]提出的GLOH(GradientLocationOrientationHistogram)描述符，虽然用主成分分析法(principalcomponentsanalysis，PCA)降低了SIFT描述向量的维数，但采用了更大的特征邻域构建描述符，又抵消了降维所带来的速度提高；文献[5]认为圆形比矩形区域具有更好的定位性能，采用环形扇区构建272维的GLOH（GradientLocat

3、ionOrientationHistogram）描述符，文献[6]用25个圆覆盖特征区域的方法构建了200维描述符，文献[7]仿照GLOH构建特征区域的方法，采用正、负对比度累加值代替梯度直方图构建了64维的描述符，但匹配模糊和视点变化图像时性能稍差一些。本文从改变子区域结构的角度，对描述符进行降维。1基于扇形区域的特征描述符为了保证特征描述符的旋转不变性，SIFT算法采用统计关键点周围16×16采样区域中所有像素的梯度方向进行投影，建立梯度直方图，以直方图主峰值为该特征点的主方向，并把该区域的像素坐标旋转到主方向上，使得两幅待匹配图像对应

4、的区域具有相同的方向指向，消除了两幅图像因发生了旋转使对应区域梯度方向的不一致性。由于采用了矩形区域，使得在两幅图像中对应的区域发生了旋转变化后，如果不对该区域的所有像素进行旋转，直接取同样大小的矩形区域构建描述符，就会有一部分区域不重叠，产生较大误差。因此，在OPENCVSIFT算法的实际操作中，为了使旋转后能取得与基准图像同样的像素区域，采用了比矩形特征区域大一些的圆形区域进行旋转。但对该区域进行旋转时，既需要进行灰度插值，这在一定程度上改变了像素间的灰度梯度关系，在构建描述符向量时，就会带来更多的误差，降低了相似度，增加了匹配难度；又

5、提高了旋转操作的像素数，增加了运算时间。本文构建描述符的方法如下：（1）构建高斯金字塔。将原始图像扩大一倍，按照式(1)计算图像的高斯金字塔，阶数与图像大小有关，按(2)式计算，层数s=6，尺度因子σ=1.7，k=1.26。(1)，(2)其中，image_width和image_height分别为扩大一倍的图像宽度和高度。（2）尺度空间极值检测。在DoG金字塔每一阶中间层的像素与其同一层的8邻域像素进行比较，能取到极值时再与其上一层和下一层的9个像素进行比较，都能取到相同极值时，该点作为一个候选关键点。（3）关键点位置确定。对候选关键点进行

6、三维二次函数拟合，按式(3)确定关键点的精确位置和尺度信息后，按式(4)、(5)剔除低对比度关键点和不稳定的边缘点。(3)(4)(5)其中Dxx表示x方向的一阶偏导数的平方，Dyy表示y方向的一阶偏导数的平方，Dxy表示x方向的一阶偏导数和y方向的一阶偏导数的乘积。（4）以SIFT提取的关键点为中心，取半径为9的圆形区域（所含像素与原SIFT方法相同）统计特征点的主方向。按式(6)统计特征点的方向直方图，直方图的范围0-360°，其中每10°为一个柱，总共36个柱，梯度方向直方图的峰值表示该关键点的主方向。(6)（5）以主方向为起点，将圆形

7、邻域均匀划分为6个扇区，每个扇形区域作为一个种子点，分别统计每个扇区内所有像素按图像坐标0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°这8个方向的灰度梯度投影值，形成6×8个特征向量，并按主方向进行归一化处理。（6）对每个像素的梯度进行高斯加权运算，以减少外围点的噪声对特征值的影响。（7）以1号扇区形成的8个向量编码为1-8号向量，2号扇区形成9-16号向量，以此类推，6号扇区形成41-48号向量，形成48维向量描述符，参见图1(a)。（8）对上述48维向量进行亮度归一化处理，以降低光照变化带来的影响。采用扇形区域构

8、建特征描述符时，关键是以主方向为起始点，将圆形区域划分为6个扇形区域，如图1(a)所示的x方向。当此圆形区域发生旋转变化时（假定是沿区域中心旋转），理想状态下其像素间的关系保持不