一种基于参考点距离的SIFT特征点匹配算法

网络出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.tp.20150402.1518.001.html

一种基于参考点距离的SIFT特征点匹配算法

唐坤1，韩斌2

(1.东南大学 交通学院，江苏 南京 210096；2.江苏科技大学 计算机科学与工程学院，江苏 镇江 212000)

摘要：针对SIFT特征点匹配时间消耗大的问题，提出了一种基于参考点距离的SIFT特征点匹配算法—DRP算法。该算法首先计算一次所有待匹配特征点到参考点之间的距离，对之进行快速排序并保存。然后计算待查询特征点到参考点的距离，并在已排序的距离中使用二分法搜索返回此距离的最近邻。最后以此最近邻为中心，在有限范围内搜索待查询特征点的近似最近邻。VGG实验室ACF图片库的测试结果表明，相比于经典的SIFT算法，DRP算法可以在不损失匹配效果的前提下，有效降低SIFT特征点匹配的时间消耗。

关键词：SIFT；DRP算法；特征点匹配；最近邻；参考点

DOI:10.3969/j.issn.1673-4785.201311020

中图分类号：TP319 文献标志码：A

收稿日期：2013-11-28. 网络出版日期：2014-04-02.

基金项目：国家自然科学基金资助项目(61374195)；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目；江苏省普通高校研究生科研创新计划资助项目(KYLX_0180).

作者简介：

中文引用格式：唐坤，韩斌. 一种基于参考点距离的SIFT特征点匹配算法[J]. 智能系统学报, 2015, 10(3): 376-380.

英文引用格式：TANG Kun, HAN Bin. A SIFT matching algorithm based on the distance to reference point[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2015, 10(3): 376-380.

A SIFT matching algorithm based on the distance to reference point

TANG Kun1, HAN Bin2

(1. School of Transportation, Southeast University, Nanjing 210096, China; 2. School of Computer Science and Engineering, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212000, China)

Abstract：To address the high time cost of feature point matching in scale invariant feature transform (SIFT), a new SIFT feature point matching algorithm based on the distance to reference point—DRP algorithm is put forward. Firstly, distances from the reference point to every feature point to be matched is computed using DRP algorithm. Then, these distances computed previously is ordered and saved in a dataset named as distance of ordering. Next, distances from the reference point to the feature point to be queried is also computed. After that, the nearest neighbor of the distance in distance of ordering is retrieved with binary search and returned as index of center. Finally, the nearest neighbor of feature point to be queried is searched one by one in a certain range whose center is index of center. It is proven by experiment tested on ACF (affine covariant features) pictures from VGG(visual geometry group) laboratory that DRP algorithm can effectively decrease the time cost of SIFT feature points matching without loss of matching results compared with the classical SIFT algorithm.

Keywords：scale invariant feature transform (SIFT); distance to reference point (DRP) algorithm; feature point matching; nearest neighbor; reference point

通信作者：唐坤. E-mail: tkpaperzc@sina.cn.

Lowe提出的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform, SIFT)[1]是一种鲁棒性强的图像局部特征提取算法，具有对旋转、光照、尺度变化等保持不变性[2]，广泛应用于三维重建、目标识别、图像融合等领域[3]。SIFT算法由特征点检测及描述与特征点匹配两部分构成，其中，SIFT特征点匹配实质上可以转化为在高维空间中搜索特征点最近邻的问题，并且在很多情况下，只需要得到查询特征点的近似最近邻就足够了[4]。据此近年来提出了一些相关算法，其中，Lowe提出的最优节点优先算法(best bin first, BBF)[5]在K-D树索引的基础上，使用优先队列和限制回溯查询次数来提高搜索最近邻的效率。va+-file算法[6]将数据集转换到KLT域，然后采用均匀量化划分来提高va-file算法[7]的过滤效率。iDistance算法[8]对高维数据空间进行划分，使用B+-tree结果来组织参考点并搜索最近邻。LSH(locality sensitive hashing, LSH)算法[9-10]通过Hash函数将邻近高维点集映射到Hash表的同一个桶中，从而提高搜索最近邻效率。基于聚类分析的B+-tree算法[11]采用类B+-tree索引结构，通过更加细致的划分数据来加快搜索速度。MRSVQH[12]根据选择子向量的L2范数来量化和散列特征向量，仅考虑具有与查询向量相同Hash值的集合，从而提高了搜索速度。

本文在以上研究的基础上，提出了一种基于参考点距离的SIFT特征点匹配算法—DRP算法，并通过实验与经典的BBF算法相比，来验证基于DRP算法的SIFT特征点匹配效果。

1DRP算法

1.1DRP算法原理

设d维欧式空间Rd中2个点P1=(x1,x2,…,xd)，P2=(y1,y2,…,yd)，两点对应的向量分别为V1=[x1x2…xd]，V2=[y1y2…yd]。则P1、P2两点之间的欧式距离D(P1,P2)为

(1)

若集合Fd中所有特征点与设定参考点Pr构成的向量PrPi与PrPquery之间的夹角不都为θ时，即不相等时，上述结论并不一定成立。如图1的三维空间所示。

图1　不同夹角时的最小距离 Fig. 1　The minimum distance of different angle

图2　在一定区域内搜索最近邻 Fig. 2　Search the nearest neighbor in a specified area

1.2DRP算法描述

设d维欧式空间Rd中的2个点集合：

图3　DRP算法搜索最近邻 Fig. 3　Search the nearest neighbor with DRP algorithm

基于以上分析，在向量集合Fd中搜索向量Vq的最近邻的步骤如下：

1)在d维欧式空间Rd中任意选取一点Pr作为参考点，设定一个阈值th(正整数)。

2)对于任一属于集合Fd中的点Pi(i=1,2,…,m)，计算其与参考点Pr之间的距离，保存于数组Dri中，并建立Dri与Pi的映射。

在步骤6)中涉及到距离的计算，为进一步提高算法的效率，均采用如下所述的距离累计算法。当d维点Px与Pquery的前i(i∈[1,d])维的欧式距离已经超过上一次比较的最小距离时，无论后面d-i维的距离情况如何，将必定大于已经产生的最小距离。因此，也无需计算它们后面d-i维的距离，直接剔除跳出，进行下一特征点的比较。

2SIFT特征点快速匹配算法

SIFT算法提取的图像特征点包括极大值与极小值2种类型，显而易见，只有极值类型相同的特征点才可能正确匹配。因此，本文在特征点匹配之前进行特征点类型的判断，仅当2个特征点具有相同类型时，才进行接下来的匹配运算，否则直接跳出，转而比较下一个特征点。这在一定程度上可以提高匹配的效率。

对于2幅含有同一场景的图像Iq(x,y)和Is(x,y)，本文介绍的DRP算法按如下步骤进行。

3)采用随机抽样一致性原则(randomsampleconsensus,RANSAC)算法剔除误匹配的特征点。

3实验结果与分析

本文实验采用的代码由GitHub上Rob Hess维护的Opensift库[13]改进而来。实验采用的测试图片来自牛津大学VGG实验室的Affine Covariant Features(ACF)图片库[14]。实验硬件环境为CPU Inter(R) Core(TM)2 T6600，主频2.20 GHz，内存2 GB DDR3 RAM；软件环境为OS Windows7 32 bit、IDE Microsoft Visual Studio 2010、 GTK+2.24图形工具包和Opencv2.4机器视觉库。

(a) 特征点正确匹配率与搜索阈值th的关系

(b)正确匹配特征点总数与搜索阈值th的关系

(c)平均匹配时间与搜索阈值th的关系

由图4(a)可知，在特征点正确匹配率方面，DRP算法与BBF算法具有相同的趋势。当搜索阈值th小于200时，随着th的增大而增大；当搜索阈值th大于200时，特征点正确匹配率很难得到进一步的改善，趋于稳定。总体来看，这2个算法在特征点匹配率的表现上相差无几。由图4(b)可知，在正确匹配特征点总数方面，DRP的算法略逊于BBF算法，但是，随着搜索阈值th的增大，两者的差距逐渐缩小。由图4(c)可知，在匹配时间上，DRP算法与BBF算法都随着搜索阈值th的增大而呈线性增长趋势，但是，BBF的增长速率显著大于DRP算法，由此可知，在匹配时间上，DRP算法较BBF算法具有明显的优势。综上所述，相对于经典的BBF算法，本文介绍的DRP算法能获得满意匹配效果的同时，有效降低匹配时间。

4结束语

本文介绍了一种基于参考点距离的SIFT特征点匹配算法，并使用牛津大学VGG实验室的ACF图片库进行SIFT特征点匹配实验。实验结果表明，与经典BBF最近邻搜索算法相比，使用本文介绍的DRP算法进行SIFT特征点匹配，不仅可以获得满意的匹配效果，并且可以有效地降低匹配时间消耗，提高匹配速度。尤其在搜索阈值th较大的情况下，DRP算法在时间成本上较经典的BBF算法具有明显的优势。另外，DRP算法还有一些可以改进的地方，如对提取的SIFT特征点分布情况进行分析、参考点选择方法的分析等都可能进一步提高特征点的匹配效率。对于不同的特征点分布情况，如何选取一个合适的参考点，从而尽可能改善匹配效果是下一步的工作重心。

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唐坤，男，1988年生，博士研究生，主要研究方向为数字图像处理、智能交通。

韩斌，男，1968年生，教授，博士，主要研究方向为数字图像处理、智能检测、并行计算。