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申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所

摘要：本发明提供一种自适应特征提取的光学表面缺陷图像分步拼接的方法，包括：子图像的特征提取、子图像的标记与分类、图像的分类融合与拼接，子图像的重叠区域分别用SIFT算法进行特征提取，重叠区域有缺陷记为1，否则为0；标记为1的区域采用SIFT算法拼接，对缺陷特征点的描述子进行自适应降维改进，采用RANSAC算法对特征匹配点进行筛选，求取单一性矩阵，通过仿射变换实现融合拼接，拼接时优先对四位关系的图像拼接，其次对三位和二位的图像拼接。标记为0的区域根据坐标相对位置拼接，对重叠区域分类并采用两种方法进行融合拼接，将所得的几个大块图像实现光学元件表面缺陷的全景拼接。本发明为光学表面缺陷图像的全景拼接提供了一种高效快速的拼接手段。

主权项：1.一种自适应特征提取的光学表面缺陷图像分步拼接的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：相机沿着指定路径“S”型拍摄多张光学元件表面显微散射暗场图像，每张光学元件表面显微散射暗场图像作为一张子图像，并记录每张子图像的起始坐标X和Y，要求任意相邻两张子图像具有重叠区域；步骤S2：输入子图像，并将每张子图像的起始坐标转换成像素起始坐标，然后对每张子图像的重叠区域采用SIFT算法进行特征点提取，得到粗匹配特征点，统计特征点数量；步骤S2中，采用SIFT特征点提取的步骤如下：S2.1建立子图像尺度空间，用图像高斯金字塔表示子图像中某一尺度的空间函数由可变参数的高斯函数和原输入子图像卷积得出： ，其中，σ表示为尺度空间因子，σ越小，子图像越清晰，表示子图像的细节，σ越大，子图像越模糊，表示子图像的概貌；S2.2构建高斯差分函数DOG算子在不同尺度参数的组数中，每一组内的相邻层相减可以得到高斯差分金字塔，高斯差分函数DOG表示为： ， ，特征点是由DOG空间的局部极值点组成的，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的18点共26个点比较，得到的极值点作为候选特征点，候选特征点的DOG函数Dx的主曲率与Hessian矩阵H的特征值成正比： ， 表示对候选特征点邻域对应位置求x方向二阶偏导；表示对候选特征点邻域对应位置求x和y方向偏导；表示对候选特征点邻域对应位置求y方向二阶偏导；设α=λmax=为H的最大特征值，β=λmin=为H的最小特征值，其中α=γβ，则有： ， ， ，TraceH为矩阵H的迹，DetH为矩阵H的行列式，当两个特征值相等时其值最小，检测比值γ与阈值T的大小关系，从而过滤不稳定的边缘响应点；S2.3特征点主方向的确定赋予特征点方向参数，使特征点具有旋转不变性，用直方图统计特征点邻域像素梯度方向分布特性，梯度值大小和方向角如下所示： ， ，其中，为梯度值大小，为方向角；为像素点（x+1,y）所在的尺度空间值，为像素点（x-1,y）所在的尺度空间值，为像素点（x,y+1）所在的尺度空间值，为像素点（x+1,y）所在的尺度空间值；S2.4建立特征点描述符对原本128维的描述子进行降维改进，采用自适应维度的描述子，描述子的相似度量采用加权欧氏距离表示为： ，其中，表示模板图像中的特征点，表示匹配图像中的特征点，代表权值，为描述子维度；离特征点越近，权值越大，最终留下来的配对的关键点描述子，需要满足欧氏距离小于阈值；融合拼接，采用RANSAC方法对变换矩阵进行求解与精练，剔除错误匹配点，然后根据计算出的变换矩阵进行图像融合与拼接；自适应维度的描述子由缺陷特征点及邻域像素决定，假设特征点到邻域像素灰度值为0的最远的点的像素个数为P，当P大于阈值T1，维度不变，生成16个种子点；当T2PT1，生成8个种子点，维度将为64维；当0PT2，生成四个种子点，维度将为32维，特征点匹配时，若相邻两幅图一对特征点描述维度不同，则选取其中最大值作为共同维度；步骤S3：记录数量，用对重叠区域进行标记，其中i表示子图像序列，m=1,2,3,4分别代表子图像i的上、右、下、左四个区域，若重叠区域m特征点个数大于阈值T0，则，否则；步骤S4：若子图像i满足，则子图像i满足四位关系，即子图像i与上下左右相邻图像的重叠区域都有明显缺陷特征，同理若，则子图像i满足三位关系，若，则子图像i满足二位关系，拼接时优先采用特征提取匹配的方法拼接四位关系的子图像，其次再拼接满足三位关系和二位关系的子图像，最后拼接相邻两幅有特征的缺陷图：将相邻两张图像都为1的重叠区域用RANSAC方法对变换矩阵进行求解与精练，剔除错误匹配点，然后根据计算出的变换矩阵进行图像融合与拼接；步骤S5：ki,m=0的区域，根据坐标相对位置移动,，使之与邻域重叠区域重合，然后对重叠区域进行融合拼接；步骤S6：重复步骤S3~S5，直至所有子图像拼接得到全景图像。

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