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，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,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, 它通過計(jì)算中心點(diǎn)及周圍鄰域采樣點(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)算周圍每個(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)方式上來說，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共同完成圖像配準(zhǔn)，通過統(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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