图像特征点提取与匹配的算法分析

晏细兰 杨震伦

（广州番禺职业技术学院信息工程学院，广东 广州 511483）

1 图像的空间关系

在摄像机拍摄时，可以用一个坐标空间来描述这个摄像机，其中包括摄像机的位置信息、拍摄视野范围、拍摄焦距、拍摄方位角度等信息。全景图像的目的就是通过对摄像机的校正，把所有摄像机统一到一个相同的坐标空间中。两个带有一定重叠区域的图像，可以利用重叠区域的信息计算出一个投影变换矩阵来描述图像的空间关系，把一个图像的坐标空间映射到另一个坐标空间中，计算过程如图1。

图1 图像投影过程

图像投影包括四个步骤：

第一步对图像进行特征点提取，找到具有明显限量特征的坐标点；

第二步对提取出来的特征点进行匹配，选出具有对应关系的匹配点对；

第三步利用匹配点对的关系，计算出投影变换矩阵；

第四步利用投影变换矩阵把一个图像投影到另外一个图像中。

其中由一个平面坐标空间投影到另外一个平面坐标空间可以由式（1）实现，其中(x,y)为目标坐标，（X,Y）为源坐标，H为投影变换矩阵。

由于该方程组为具有8个未知参数带约束方程组，至少需要提供4组匹配特征点来求解。

2 特征点匹配方法

特征点匹配方法有很多种，其中基于图像局部灰度特征描述来提取特征点的办法在实际使用中有较好的使用效果，如2004年Lowe提出的SIFT算法。

2.1 SIFT特征点匹配算法

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)算法提取的特征点是具有旋转尺度不变性，并且对亮度和视角都有较好的鲁棒性，该算法流程如图2。……