。
[0042]應該說明的是，上述的第一圖像為源圖像，第二圖像為目標圖像，而在另一種可實施的方式中，第一圖像可為目標圖像，第二圖像可為源圖像，本實施例不對其進行限定。
[0043]102、確定所述第一直線段與第二直線段之間的特征距離及幾何距離，將所述特征距離及幾何距離進行線性加權，并將線性加權的結果作為所述第一直線段與所述第二直線段之間的最終距離。
[0044]舉例來說，可設第一直線段與第二直線段之間的特征距離為DFeat，幾何距離為D5e。，則第一直線段與第二直線段之間的最終距離可為D = DFeat+2DGeo,由上式可看出知，最終距離中幾何距離具有更大的權重，這是因為線段的位置特征不受重復結構的影響，具有很好的魯棒性，而最終距離取特征距離與幾何距離的線性加權結果則具有更強的約束性。因此，對包含重復結構的圖像，也能很好地進行直線段的匹配。
[0045]在實際應用中，確定上述第一直線段與第二直線段之間的特征距離可包括如下所述的子步驟SI至子步驟S3，如圖2a所示。
[0046]S1、依次以所述第一直線段或第二直線段上的各點作為中心點，計算該點預設區(qū)域內的梯度方向直方圖，并將所述梯度方向直方圖作為該點的特征描述。
[0047]S2、計算直線段上所有點的特征描述的均值和方差，并將所述均值和方差作為該直線段的特征描述子。
[0048]舉例來說，可將方向量化為四個等距離的區(qū)間，依次以第一直線段上的每一個點為中心點，計算其周圍5*5區(qū)域內的梯度方向直方圖，并將這個梯度直方圖作為該點的特征描述，再將第一直線段上所有的點的特征描述取均值和方差，將所有點的特征描述的均值和方差作為第一直線段的特征描述子。第二直線段確定其特征描述子的過程與第一直線段相同，此處不再贅述。應該說明的是，本實施例選取5*5區(qū)域計算其梯度方向是一個經(jīng)驗取值，當然，根據(jù)實際需要可選取其它區(qū)域，如4*4區(qū)域或6*6區(qū)域來計算以第一直線段或第二直線段上的點為中心點的梯度方向直方圖，本實施例不對其進行限定。而采用直線段上所有點的均值和方差作為該直線段的特征描述子，對長度不一致的直線段有一定的魯棒性；由于本實施例使用梯度方向而不是顏色作為描述，故能夠較好地處理光照的變換。
[0049]S3、將所述第一直線段與第二直線段的特征描述子之間的距離作為所述第一直線段與第二直線段之間的特征距離。
[0050]舉例來說，將第一直線段與第二直線段的特征描述子之間的二范式距離作為第一直線段與第二線段之間的特征距離。
[0051]在具體應用中，上述的確定第一直線段與第二直線段之間的幾何距離可包括如下所述的子步驟Tl至子步驟T5，如圖2b所示。
[0052]Tl、提取所述第一圖像與第二圖像的特征點，并對所述特征點進行匹配，得到匹配的特征點。
[0053]舉例來說，可采用SIFT法提取第一圖像與第二圖像的特征點，并對提取的特征點進行匹配。
[0054]T2、將所述匹配的特征點進行聚類，根據(jù)聚類結果將所述第一圖像與第二圖像進行相應的區(qū)域劃分，并確定所述第一圖像中各區(qū)域與所述第二圖像對應區(qū)域的投影變換規(guī)則。
[0055]舉例來說，可米用Agglomerative Correspondence Clustering 聚類法對上述的匹配的特征點進行聚類。
[0056]應該說明的是，若某一類中的特征點數(shù)量小于預設的閾值，則將該類作為噪聲并去除。上述的閾值為一經(jīng)驗值，例如，可取閾值為20，若某一類中特征點的數(shù)目小于20，則將該類作為噪聲并去除。本實施例不對閾值的設定值進行限定。
[0057]在一種可實施的方式中，在用上述方法對聚類結果進行過濾后，可依次以各類的中心點位置確定Voronoi圖，并根據(jù)所述Voronoi圖將上述第一圖像與第二圖像進行相應的區(qū)域劃分。在實際應用中，可直接以Voronoi圖作為圖像區(qū)域的劃分。
[0058]而對于第一圖像與第二圖像各區(qū)域的特征點，可采用RANSAC算法擬合出第一圖像中各區(qū)域與所述第二圖像對應區(qū)域的投影變換規(guī)則。可理解的是，上述的特征點是匹配的特征點，那么，對于第一圖像中某區(qū)域對應的區(qū)域，即在第二圖像中與第一圖像中該區(qū)域特征點匹配特征點所在的區(qū)域。例如，第一圖像中區(qū)域A中的特征點與第二圖像中區(qū)域B中的特征點匹配，則第二圖像中區(qū)域B則為第一圖像中區(qū)域A相應的區(qū)域。
[0059]T3、將所述第一直線段根據(jù)所屬區(qū)域的投影變換規(guī)則變換為在所述第二圖像中的第三直線段，并計算所述第三直線段與所述第二直線段的第一幾何距離。
[0060]T4、將所述第二直線段根據(jù)所屬區(qū)域的投影變換規(guī)則變換為在所述第一圖像中的第四直線段，并計算所述第四直線段與所述第一直線段的第二幾何距離。
[0061]T5、將所述第一幾何距離與所述第二幾何距離的均值作為所述第一直線段與第二直線段之間的幾何距離。
[0062]應該說明的是，上述的計算第一幾何距離及第二幾何距離的過程可在Hough空間進行。
[0063]舉例來說，設第一直線段所屬區(qū)域為第一圖像區(qū)域A，第一圖像區(qū)域A到第二圖像相應區(qū)域B的投影變換規(guī)則為H，則第二圖像區(qū)域B到第一圖像區(qū)域A的投影變換規(guī)則為H1。具體地，將第一直線段根據(jù)投影變換規(guī)則H變換為在第二圖像中的第三直線段，計算第三直線段與第二直線段的第一幾何距離Ds;再將第二直線段根據(jù)投影變換規(guī)則H 1變換為在第一圖像中的第四直線段，計算第四直線段與第一直線段的第二幾何距離Dt;最后將第一幾何距離與第二幾何距離的均值(Ds+DT)/2作為第一直線段與第二直線段之間的幾何距離。
[0064]在一種可能存在的情況中，如果第一直線段與第二直線段不在相互對應的區(qū)域里，那么將第一直線段與第二直線段之間的幾何距離取值為無窮大。
[0065]103、若所述最終距離為所述第一直線段與所述第二圖像中各直線段距離中的最小值，且所述最終距離為所述第二直線段與所述第一圖像中各直線段距離中的最小值，則將所述第一直線段與所述第二直線段作為一對匹配的直線段。
[0066]舉例來說，如果第一直線段Ls與第二直線段L t的最終距離為L 3與第二圖像中所有直線段距離中的最小值，同時，以與L s的最終距離為L t與第一圖像中的有直線段距離中的最小值，那么可將Lir^Lt作為一對匹配的直線段。而在實際應用時，可出現(xiàn)如下情況:第一直線段Lsl與第二直線段L tl的最終距離為L 31與第二圖像中所有直線段距離中的最小值，但在第一圖像中與Ltl距離最小的直線段不為L sl，則此時的Lsl與L tl不能為一對匹配的直線段。
[0067]本實施例的直線段匹配方法，通過將第一直線段與第二直線段之間的特征距離及幾何距離線性加權的結果作為第一直線段與第二直線段之間的最終距離，在所述最終距離為所述第一直線段與所述第二圖像中各直線段距離中的最小值，且所述最終距離為所述第二直線段與所述第一圖像中各直線段距離中的最小值時，將所述第一直線段與第二直線段作為一對匹配的直線段。由此，可以魯棒地在含有重復結構的圖像之間進行直線段的匹配，并且具有較高的準確率。
[0068]圖3示出了本發(fā)明一實施例提供的直線段匹配裝置，如圖3所述，本實施例的直線段匹配裝置，包括:直線段提取單元31、最終距離確定單元32和直線段匹配單元33。
[0069]所述直線段提取單元31，用于提取第一圖像的第一直線段與第二圖像的第二直線段；
[0070]最終距離確定單元32，用于確定所述第一直線段與第二直線段之間的特征距離及幾何距離，將所述特征距離及幾何距離進行線性加權，并將線性加權的結果作為所述第一直線段與所述第二直線段之間的最終距離，所述特征距離為所述第一直線段與第二直線段的特征描述子之間的距離；
[0071]直線段匹配單元33，用于若所述最終距離為所述第一直線段與所述第二圖像中各直線段距離中的最小值，且所述最終距離為所述第二直線段與所述第一圖像中各直線段距離中的最小值，則將所述第一直線段與所述第二直線段作為一對匹配的直線段；
[0072]其中，所述第一圖像為源圖像，所述第二圖像為目標圖像。
[0073]可選地，所述最終距離確定單元32，具體用于依次以所述第一直線段或第二直線段上的各點作為中心點，計算該點預設區(qū)域內的梯度方向直方圖，并將所述梯度方向直方圖作為該點的