一种基于颜色尺度不变和FANN搜索的图像匹配算法
第40卷 第5期 红 外 技 术 V ol.40 No.5 2018年5月 Infrared Technology May 2018
一种基于颜色尺度不变和FANN 搜索的图像匹配算法
马宗方，张少坤，宋 琳，罗 婵，吴 萌
（西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西 西安 710055）
摘要：针对彩色图像匹配大多数仅利用图像灰度特征，忽视彩色信息，在颜色相近区域易造成误匹配的问题，引入颜色不变量，提出一种用于彩色图像的颜色尺度不变匹配算法。该算法首先将图像的RGB 颜色模型转换到高斯颜色模型。随后，通过计算颜色不变量代替灰度信息作为输入，建立多尺度空间，并使用SIFT 算法提取特征点，构建特征描述子。最后，选择其中一幅图的特征描述矢量为基准，利用FANN 算法在另一幅图的特征描述矢量中，寻找基准图像特征矢量的最优解即匹配对，从而完成两幅图像的匹配。实验证明，相对于传统的SIFT 图像匹配算法，本文的算法匹配正确率更高，图像匹配质量更好。
关键词：颜色不变量；FANN ；SIFT ；高斯颜色模型；多尺度空间 中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2018)05-0468-05
Image-matching Algorithm Based on Color Scale Invariant
and Fast Approximate Nearest Neighbors Search
MA Zongfang ，ZHANG Shaokun ，SONG Lin ，LUO Chan ，WU Meng
(School of Information and Control Engineering , Xi'an University of Architecture and Technology , Xi'an 710055, China )
Abstract ：Neglecting the color information, image grayscale is widely used in image matching. This may lead to the mismatch between similar colors in the zone. Our proposed algorithm transforms the RGB color model of the images into a Gaussian color model and calculates the color invariant to establish a multiscale space. Subsequently, using SIFT thinking as a lesson, the color scale invariant feature vector is extracted. Finally, the FANN search strategy is used to realize the precise and efficient match of the high-dimension feature vector. Our experiments results demonstrate that the proposed algorithm has obvious advantages in terms of matching point logarithm and matching accuracy.
Key words ：color invariant ，FANN ，SIFT ，Gaussian color model ，Multi-scale space
0 引言
图像匹配技术是通过一定的匹配算法在两幅图或多幅影像之间识别同名点的过程，在目标识别、空间探测、三维重建和医学诊断等领域具有广泛的应用[1]。
特征点的提取与匹配是实现图像匹配的关键步骤[2-4]。2004年，Lowe 提出的尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform ，SIFT ）算法在灰度空间提取128维向量作为特征描述子，利用穷尽搜索策略完成特征匹配，对平移、旋转、仿射变换、视角变换等情况都具有较好的鲁棒性[5-7]。针对彩色图像匹配，大多数算法仍沿用SIFT 思想[8-9]，将彩色图像转换到灰度空间进行匹配，存在两个问题：①没有充分利用彩
色信息；②特征维度高，匹配效率低。颜色不变量充分利用了彩色图像的颜色信息，能增加所提取特征的信息量，为后续图像的精确匹配提供强有力的数据支撑[10-12]。FANN （Fast Approximate Nearest Neighbors ）搜索策略对高维特征向量的匹配速度快且精确。
基于上述研究，本文提出了一种基于颜色尺度不变和FANN 搜索的图像匹配算法。利用颜色不变量构建图像多尺度空间，同时处理尺度空间中的多层图像获取特征矢量，最后采用FANN 快速搜索匹配颜色不变特征向量。该算法在两幅图像匹配中不仅对平移、旋转、视角变换、光照变化和噪声等具有优良的匹配能力，而且速度也相对较快。
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