图像点特征具有旋转不变性的电路实现方法

摘要

本发明提出的一种图像点特征具有旋转不变性的电路实现方法，旨在提供一种在图像匹配中，不受关键点选取规则影响，减少邻域图像主方向归一化的电路实现方法。本发明通过下述技术方案予以实现（1）将直角坐标系下对圆形邻域图像的旋转操作，转换为极坐标系下对矩形邻域图像的循环移位操作；（2）根据α确定极坐标系θ轴上的有效数据个数N，将邻域图像的极坐标系转换为一个NR图像矩阵；（3）画出N条射线和同心圆的每个交点对应极坐标系中NR图像矩阵的一个有效点，将与该交点距离最近的邻域图像像素写入极坐标系NR图像矩阵的对应位置；（4）将每个同心圆覆盖的图像环在其与x轴正方向交点处截断，依次排列在极坐标系中。

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像特征匹配领域中，硬件电路结构可以在FPGA或ASIC 芯片中实现实时匹配，令点特征具有旋转不变性的电路实现方法。

背景技术

随着图像采集和传输技术的发展，对图像的自动识别受到广泛关注。图像匹 配是一种重要的图像自动识别方法。在进行图像匹配时，希望能找到一种对平 移、缩放、旋转、光照变化、噪声等因素保持一定不变性、稳定性的图像局部 特征操作数，从而可以作为匹配景物的重要依据。点特征匹配的首要任务就是 提取稳定的特征，并进行描述。这里稳定一词的含义指的是希望该特征能对旋 转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化等图像变化因素保持一定的不 变性，而对物体运动、遮挡、噪声等因素也保持较好的可匹配性，从而可以实 现差异较大的两幅图像之间特征的匹配。

对图像变化保持稳定的特征描述符称为不变量，比如对图像的旋转保持稳定的 不变量称为旋转不变量(Rotation Invariant)，对尺度缩放保持稳定的不变量则称 为尺度不变量(Scale Invariant)。特征描述符(Featrue Descriptors)指的是检测图像 的局部特征（比如边缘、角点、轮廓等），然后根据匹配目标的需要进行特征的 组合、变换，以形成易于匹配、稳定性好的特征向量，从而把图像匹配问题转 化为特征的匹配问题，进而将特征的匹配问题转化为特征空间特征向量的聚类 问题。点特征是最重要的局部特征，它是图像平面内亮度沿不同方向变化均显 著的局部极值点。点特征作为图像中的局部低层特性，其较小的邻域可以作为 基于亮度相关性图像匹配方法的特征窗口，这使得它们能够对图像的几何、亮 度变化以及场景的互相遮挡具有很好的鲁棒性，因此适合作为图像匹配的基元。

在具有旋转不变性图像矩的传统算法中,必须将图像的坐标从直角坐标系 转换到极坐标系,这种转换不仅会极大地增大计算量,并且会产生明显的舍入误 差,从而导致以图像矩为特征的图像识别误差率上升。特征提取过程中目标图像 会受到平移、尺度、旋转、光照变化等因素的影响,从而降低识别系统的实用性 和准确性。

现有技术令点特征具有旋转不变性的一般处理方法是，在xy直角坐标系中 描述图像，y轴为垂直方向，x轴为水平方向，坐标系中的每个整数坐标点对应 一个图像像素点。根据一定规则选取图像中的局部极值点（本文中称关键点）， 关键点对应图像中某一个像素位置。定义邻域图像是以关键点为中心选取的一 小块图像或经过变换的图像。变换的图像可为滤波图像或梯度图像等。

为令点特征具有旋转不变性，一般需邻域图像形状具有旋转对称性，即为 圆形。根据一定规则计算此邻域图像中主要纹理的方向，该方向称主方向。邻 域图像可能有多个主方向，例如邻域图像是一个以关键点为中心的正五角星图 案；也可能没有主方向，例如邻域图像是一个以关键点为中心的圆盘图案。主 方向可以多种表述方式，例如定义主方向角度的具体数值为该方向同y轴方向 的夹角。而后将邻域图像旋转某一角度，使得主方向同y轴方向一致，该过程 称主方向归一化。在旋转后的邻域图像中计算关键点的特征向量，能够使点特 征具有旋转不变性。计算特征向量时，通常对不同像素赋予不同权重，一般是 越接近关键点的像素权重越高。由于主方向是图像自身的属性，因此无论原始 图像如何旋转，最后都使邻域图像经过主方向归一化后具有相同的朝向，在此 基础上计算的特征向量都不会因为图像旋转而发生改变。

实现主方向归一化的一般方法是逐个处理邻域图像中的所有像素，根据主 方向角度计算该像素旋转后的坐标位置。设邻域图像半径为R，其中包含进行 Rp个像素。Rp是自然数，等于对R×R×π取整后的数值。计算每个像素的旋 转坐标需正弦（sin）和余弦（cos）运算各一次。则完成整个邻域图像的旋转 需要Rp次sin和Rp次cos运算。sin和cos属于超越函数，采用CORDIC算法 硬件实现时一般需多个时钟节拍完成，而且计算精度越高所需节拍数越多。按 照一般方法，硬件完成一个关键点的主方向归一化需Rp×2次sin或cos运算， 其时间代价无法承受。

现有对点特征算法硬件加速的研究，大多集中于滤波和特征点检测等易于 硬件化实现的部分；而对实现复杂的主方向归一化等部分鲜有提及。尽管对算 法硬件化部分可以实现数十帧/秒的处理能力，但未硬件化部分的计算量仍然巨 大，导致算法整体处理速度未得到显著提高。

发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术存在的不足之处，提出一种在图像匹配 中，不受关键点选取规则影响，能够避免关键点相邻像素权重过高，并能减少 邻域图像主方向归一化操作时间耗费和硬件开销，令点特征计算具有旋转不变 性的电路实现方法。

本发明的上述目的可以通过以下措施来达到，一种图像点特征具有旋转不 变性的电路实现方法，其特征在于包括如下步骤：

（1）在关键点邻域图像中建立直角坐标系与极坐标系的对应关系，首先将 直角坐标系下对圆形邻域图像旋转操作，转换为极坐标系下对矩形邻域图像的 循环移位操作；以邻域图像中心点为原点建立x-y直角坐标系，每个像素点对 应直角坐标系中一个整数坐标点p(x,y)；建立θ轴范围为（0°,360°)的r-θ 极坐标系，与x轴正方向的夹角为每个(r,θ)即是p点在极 坐标系中的坐标；

（2）设主方向角度的分辨率为α度，根据α确定极坐标系θ轴上的有效数 据个数N，N=360°/α，α取值在5°～45°之间，将邻域图像的极坐标系转换 为一个NR图像矩阵；

（3）以邻域图像的直角坐标系原点为圆心，在直角坐标系中画出半径为 r(r=1,…,R)的R个同心圆，将360°圆周角等分为N份，画出N条射线，射线 和同心圆的每个交点对应极坐标系中NR图像矩阵的一个有效点，将与该交点距 离最近的邻域图像像素写入极坐标系NR图像矩阵的对应位置,即得到以极坐标 系方式表示关键点邻域图像；

（4）将上述每个同心圆覆盖的图像环在其与x轴正方向交点处截断，并拉 伸成一条长为360°的直线段，取整后按r值依次排列在极坐标系中。在极坐标 系下，对关键点邻域图像的旋转等效为对NR图像矩阵的移位操作。

本发明相比于现有技术具有如下有益效果。

本发明将直角坐标系下对圆形邻域图像的旋转操作，转换为极坐标系下对 矩形邻域图像的循环移位操作。对全部邻域图像的旋转操作通过对图像数据进 行移位的硬件并行实现。采用极坐标系下专用硬件并行移位的电路结构实现图 像旋转操作，减少了邻域图像主方向归一化操作的时间耗费和硬件开销。在极 坐标系下，对关键点邻域图像的旋转等效为对NR图像矩阵的移位操作，避免了 对所有每个领域图像像素进行复杂的sin和cos函数计算，减少了计算的硬件 电路开销和时间开销。

本发明的实现方式和效果不受关键点选取规则的影响。本发明将图像邻域 转换为极坐标系，解决了主方向归一化的并行计算瓶颈，大大提高了算法硬件 加速性能。

附图说明

图1是本发明中邻域图像转换极坐标系的原理示意图。

图2是本发明中邻域图像转换极坐标系的硬件结构示意图。

图3是本发明中通过对NR矩阵图像寄存器实施循环移位实现图像旋转的硬 件结构示意图。

图中：1.Rp×Rn结构数据开关；2.邻域图像寄存器；3共Rn个NR矩阵图 像寄存器；4.N×N结构交叉开关；5.第0列共R个寄存器；6.归一化NR矩阵图 像寄存器；7.第n列共R个寄存器。

具体实施方式

参阅图1。本发明中图像点特征具有旋转不变性的电路包含两个模块：邻域 图像转换极坐标系模块和领域图像旋转模块。邻域图像转换极坐标系模块实现 将邻域图像转换为极坐标系下表示。领域图像旋转模块将极坐标系中的图像按 照指定角度旋转。邻域图像转换极坐标系是在图像中以邻域图像中心点（即关 键点）为原点，建立x-y直角坐标系，y轴向上为正方向，x轴向右为正方向， 图像的每个像素点p对应直角坐标系中一个整数坐标点(x,y)，记为p(x,y),x 和y均为整数。建立r-θ极坐标系，纵轴为r，向上为正方向；横轴为θ，θ 轴范围为[0°,360°)，向右为正。直角坐标系中的每个坐标点p(x,y)与原点的 距离为与x轴正方向的夹角为每个(r,θ)即是 p点在极坐标系中的坐标。由此建立起直角坐标系与极坐标系的对应关系。

对于图像处理来说，像素是最小的有效处理单位，因此需对坐标系取整。 设关键点主方向角度的分辨率为α度。过细的主方向角度分辨率增加计算负担， 而对结果影响不大；过粗的分辨率则显著降低点特征匹配效果。根据实际经验， α取值一般在5°～45°之间。根据α可确定极坐标系θ轴上的有效数据个数N， N=360°/α，N为自然数。为方便处理，极坐标系r轴的分辨率一般以一个像素 为单位，取值范围一般小于R。因此邻域图像在极坐标系中转换为一个N×R的 图像矩阵，简称NR图像矩阵。NR图像矩阵共有N×R个像素点，将N×R记为 Rn，每个像素点记为q(n,r)，n=1,2,…,N，r=1,2,…,R。

以邻域图像的直角坐标系原点为圆心，在直角坐标系中画出半径为 r(r=1,…,R)的R个同心圆。仍以直角坐标系原点为起点，画出N条射线，将360° 圆周角等分为N份，每份的即为α度。射线和同心圆的每个交点对应极坐标系 中NR图像矩阵的一个有效点q(n,r)。建立q(n,r)与p(x,y)的映射关系f，即 每个q(n,r)都有一个p(x,y)与其对应：p(x,y)=f(q(n,r))。对应关系有多种方 式，例如可将与该交点距离最近的邻域图像像素p(x,y)写入极坐标系NR图像矩 阵的对应位置q(n,r)。当N×R个交点对应像素都写入NR图像矩阵后，即完成 直角坐标到极坐标的转换过程。

采用以上方式时，临近直角坐标系中的像素点接近原点时，将被映射到多 个NR图像矩阵位置。即同时实现了对不同像素赋予不同权重，越接近关键点的 像素权重越高的处理要求。在具体实现中r取值范围为[r₀≤r<R+r₀]，r₀>1，以 避免关键点相邻像素权重过高的影响。

以R为9和N为32为例。邻域图像在直角坐标系下，以邻域图像的中心点 （关键点）为坐标原点。横轴X轴向右为正方向，纵轴Y轴向上为正方向。

在邻域图像在极坐标系下，由NR图像矩阵表示。极坐标系以θ=0°,r=0 坐标点为坐标原点。横轴为θ轴向右为正方向，纵轴为r轴向上为正方向。每 个整数坐标点对应NR图像矩阵的一个有效像素点。

以直角坐标系原点为圆心，画出半径为r(r=1,…9)的9个同心圆，坐标系 原点为起点，画出32条射线，这些射线将360°圆周角等分为32份，每份是一 个夹角为11.25°的扇形区域。射线和同心圆的每个交点（称射圆交点）由小圆 圈标出。每个射圆交点对应极坐标系中NR图像矩阵的一个有效像素点，某条射 线上的全部交点对应NR图像矩阵的一列像素点。

通过一定方式确定各邻域图像像素点与各射圆交点的对应关系，即完成邻 域图像转换极坐标系。

参阅图2。实现邻域图像转换极坐标系的硬件电路结构称为邻域图像转换极 坐标系模块。邻域图像寄存器2是用于存储邻域图像数据的若干数据寄存器的 总称，其中，每个数据寄存器用于存储邻域图像的一个像素。若邻域图像共有 Rp个像素，则邻域图像寄存器2共有Rp个数据寄存器，Rp为自然数。

用于存储NR矩阵图像数据的NR矩阵图像寄存器3是若干（0-m）个数据寄 存器的总称，每个数据寄存器存储NR矩阵图像的一个像素。若NR矩阵图像共 有Rn个像素，则NR矩阵图像寄存器共有Rn个数据寄存器，Rn为自然数。

邻域图像转换极坐标系是将邻域图像寄存器2中的Rp个数据经过Rp×Rn 结构数据开关1写入NR矩阵图像寄存器3中。每个NR矩阵图像寄存器3与每 个邻域图像寄存器2都通过一个开关相连，这些开关总称为Rp×Rn结构数据开 关1。Rp×Rn结构数据开关1实现了q(n,r)与p(x,y)的映射关系f，即若 p_j(x,y)=f(q_i(n,r))，i=1,2,…,Rp,j=1,2,…,Rn，则p_j(x,y)对应数据寄存器与 q_i(n,r)对应数据寄存器之间的开关闭合，则将p_j(x,y)写入q_i(n,r)。

如果由于其它硬件电路的限制，邻域图像寄存器2中的数据采用多次方式 读入。例如经过n次读入，每次读入Ti个数据，0<Ti<Rp，i=1,2,…,n。此时 邻域图像寄存器2所需的数据寄存器数量少于Rp个。仍通过数据开关方式将对 应的邻域图像数据写入NR矩阵图像寄存器3。

参阅图3。在经过图2所示的邻域图像转换极坐标系后，则可以方便采用图 3所示的领域图像旋转模块实现对领域图像的旋转操作。在领域图像旋转模块的 电路结构中，通过对共N列的NR矩阵图像寄存器3实施循环移位，实现图像旋 转的硬件结构中，将邻域图像旋转β度设为0°≤β<360°，由于主方向分辨 率为α度，则对β/α再经过四舍五入取整后，得到以主方向分辨率为单位的 图像旋转数n，n=0,1,…,N-1。对邻域图像实施旋转β度的操作，等效于对NR 矩阵图像以列为单位循环右移n列，N为自然数。即为将第n列移位至NR矩阵 图像寄存器的最左端，而原来在寄存器最左端的第0列移位至寄存器中间位置， 原来在寄存器最右端的第N-1列也移位至寄存器中间位置，与第0列相邻。

设置归一化NR矩阵图像寄存器6。用于存储移位后的NR矩阵图像的寄存器 结构，从第0列到第N-1列的寄存器的结构和实现方式与上述NR矩阵图像寄存 器3相同。循环移位的硬件实现过程是：第0列共R个寄存器5图像数据从NR 矩阵图像寄存器3经过NxN结构交叉开关4写入归一化NR矩阵图像寄存器6， NxN结构交叉开关的状态由第n列共R个寄存器7移位列数n控制。