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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开一种基于RILBP算子图像FAST关键点主方向确定方法，解决了为FAST关键点确定主方向实时性弱、图像配准准确率低的问题。步骤包括：获取原始图像A，对其进行边界镜像扩展后进行高斯平滑；定义存放FAST关键点的集合FC；提取区域B中所有FAST关键点；用RILBP算子计算FC中每个像素的RILBP特征值，并确定FAST关键点的主方向。结合RILBP算子，将参与运算的像素限定在一个圆周上，而不是圆内部的全部像素，增强了实时性，为FAST关键点确定了唯一的主方向，提高了图像配准准确率，在自动驾驶、无人机等场合提高系统的定位精度和稳定性。

主权项：1.基于RILBP算子图像FAST关键点主方向确定方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取原始图像A：原始图像A的大小为W×H，W为原始图像A的宽度，H为原始图像A的高度：2对原始图像A进行边界镜像扩展：将原始图像A的上、下、左、右四个边界均作3个像素长度的边界镜像扩展，得到扩展后的图像A1，其大小为W+6×H+6；3对扩展后的图像A1进行高斯平滑：对扩展后的图像A1作高斯平滑处理，得到高斯平滑结果图像A2，其中原始图像A所处的区域记作B；4定义空集合：定义一个空集合FC，用空集合FC存放对区域B提取到的所有FAST关键点；5对区域B利用FAST算法提取关键点：对区域B中的任意像素P，首先以像素P为圆心，3个像素长度为半径作圆，确定圆周C，并以像素P的正上方为起始点，按顺时针方向将圆周C上的16个像素进行编号，然后设置一个灰度差阈值t，用于和圆周C上所有像素的灰度值与像素P的灰度值的差的绝对值作比较，以分步判定像素P是否为一个FAST关键点，具体包括：5a对区域B中的任意像素P确定圆周C：对于高斯平滑结果图像A2中区域B中的一个像素P，将其灰度值表示为IP，以像素P为圆心，3个像素长度为半径作圆，得到关于像素P的圆周C；5b对圆周C上的像素及其灰度值分别进行编号：在圆周C上分布有16个像素，以像素P的正上方为起始点，按顺时针方向将这16个像素分别编号为1,2,...,15,16，对应灰度值也依次编号为I1,I2,…,I15,I16；5c设置一个灰度差阈值t：设置一个灰度差阈值t，用于和圆周C上所有像素的灰度值与像素P的灰度值的差的绝对值作比较，分步判定像素P是否为一个FAST关键点，且灰度差阈值t按经验取值为40；5d初步判定像素P是否为一个FAST关键点的候选点：分别计算I1、I9与IP的差的绝对值，记作a1、a9；若a1和a9均大于灰度差阈值t，则初步判定像素P是FAST关键点的候选点，进行步骤5e，否则判定像素P不是一个FAST关键点，进行步骤7；5e再次判定像素P是否为一个FAST关键点的候选点：分别计算I5、I13与IP的差的绝对值，记作a5、a13；若a5和a13中大于灰度差阈值t的数目m不为零，则再次判定像素P是FAST关键点的候选点，进行步骤5f，否则判定像素P不是一个FAST关键点，进行步骤7；5f最终判定像素P是否为一个FAST关键点：分别计算圆周C上除编号为1、5、9和13的剩余12个像素点的灰度值与IP的差的绝对值，记这12个绝对值中大于灰度差阈值t的数目为n；若m+n≥10成立，则最终判定像素P是一个FAST关键点，执行步骤6，否则判定像素P不是一个FAST关键点；6将FAST关键点归入集合FC：若像素P被判定是一个FAST关键点，则将像素P归入集合FC，进行步骤7；若像素P被判定不是一个FAST关键点，直接进行步骤7；7提取区域B中的所有FAST关键点：在区域B中另选一个像素P，返回执行步骤5a，反复执行步骤5a到步骤6，直到得到区域B中的所有FAST关键点，均归入集合FC中；8用RILBP算子计算集合FC中每个像素的RILBP特征值：对于集合FC中的任意像素，以该像素为坐标原点，以竖直向上为0度坐标轴，用RILBP算子计算其RILBP特征值，对集合FC中的任意一个像素Pc，首先以像素Pc为圆心，1个像素长度为半径确定一个圆周S，并以像素Pc右上角像素为起始点，按顺时针方向对圆周S上的8个像素进行编号，然后初始化一个8位的二进制序列，利用RILBP算子对这个二进制序列进行循环逐位右移操作，计算循环逐位右移过程中所有出现的二进制序列对应的十进制数并分别进行编号，以最小的十进制数作为像素Pc的RILBP特征值；9计算并确定像素Pc的主方向：在循环逐位右移过程中，像素Pc的RILBP特征值可能出现多次，记录最先出现的RILBP特征值的编号为k，记圆周S上编号为k的像素为Pk，连接像素Pc中心与像素Pk中心，得到方向向量计算方向向量与0度坐标轴的夹角作为像素Pc的主方向θ；10计算并确定集合FC中所有像素的主方向：在集合FC中另选一个像素Pc，反复执行步骤8到步骤9，直到确定集合FC中所有像素的主方向。

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