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SIFT算法在ETC超限检测中的研究与应用

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严敏

摘要：该课题的研究背景是货车在ETC通道处的三维尺寸（长、宽、高）检测，期望通过计算机视觉技术，以二维图像获得实际场景的深度信息，实现货车的三维重建。其中立体匹配算法一直是立体视觉技术研究的基础、核心和难点。该文以SIFT算法为研究对象，首先简单介绍了SIFT算法；然后提出了一种基于SIFT的区域增长算法；最后对改进算法进行了仿真实验。

关键词：ETC超限检测；计算机视觉；SIFT；区域增长

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）08-0178-02

1引言

由于经济的快速发展和激烈的同行竞争，出现了许多为了赚取更多的利益而私自改装的货车，这些货车通过改装可达到运输更多货物的目的，超限问题层出不穷，致使超限引发的事故频发，因此迫切需要一种高效高精度的超限检测手段。

本课题以此为背景，将计算机视觉技术应用于检测中。高效的特征检测和可靠的特征匹配是计算机视觉的两个基本要素，许多文献中研究了特征检测的方法。除了经典的Moravec检测、Harris角点检测，近年来还提出了尺度不变特征变换（SIFT），速度导出问题特征（SURF），二进制鲁棒独立初等特征（BRIEF）等方法。其中SIFT算法对于尺度变换、旋转变换以及光照变化都有较好的抵抗能力，极大程度克服了环境因素带来的影响，被认为是最常用、最稳健的方法之一，因此，SIFT算法被广泛应用于移动车辆的即时定位与地图构建（SLAM）、全景图像拼接、立体视觉等方面。

SIFT算法虽然具有很多优点，但是其程序复杂，运行所耗费的时间较多，且由于它是一种基于特征的匹配算法，得到的匹配点对数量较少，无法满足课题需求。因此本文提出一种基于SIFT的区域增长改进算法，该算法可产生较多的匹配点，以生成较为稠密的视差图，便于今后的三维重建工作。

2基于SIFT的区域增长算法

尺度不变特征转换（Scale-invariant feature transform或SIFT）是一种电脑视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，算法可细化为四个部分：尺度空间极值检测、精确关键点定位、关键点的主方向分配和关键点描述。传统SIFT算法存在特征点较少的问题，为了得到较多的匹配点对，本文在SIFT算法的基础上，提出了一种基于SIFT的区域增长算法，以由SIFT算法得到的较为精确的关键点作为种子点进行区域增长，使匹配点尽可能覆盖整个图像。

为了提高匹配的精度，首先需要对图像对进行预处理，增强细节特征。运用SIFT算法对图像对进行初始匹配，得到少量较高精度的初始匹配点设为种子点，对于某个种子点邻域内的点，在另一幅图对应的匹配点邻域内进行搜寻，确认两者匹配关系的判断依据是灰度相似性，使用归一化相关系数NCC来比较灰度相似性，该系数具有较强的稳定性，不容易受到图像像素灰度值的线性变化的影响。NCC是在某一区域内进行定义的，这个区域把它称之为模板窗口M，我们把像素（io，jo）处的NCC定义为：

具体实现如下：

（1）定义两个数据结构M、N，由SIFT算法得到的初始匹配点存放于M中；

（2）对M中的匹配点进行精度计算，将精度低于某阈值（0.8）的匹配点舍弃，剩余匹配点根据NCC值进行排序并按顺序存入N中，得到初始种子点库；

（3）按精度取出N中种子点，在原始图像和目标图像中确定种子点领域A，a；

（4）对领域A内某点，若存在于M，则跳过；若不存在与M，判断其NCC值：若小于某阈值（0.5），则丢弃；若NCC值在设定阈值之间，则存入M；若NCC值大于某阈值（0.8），则存入N。

（5）判断N内种子点数，若不为0，则继续进行步骤3～5；若为0，跳出循环。

最终M中存储的就是得到的所有匹配点，算法流程图如下示。

3实验仿真

以Venus标准图为例，通过SIFT算法提取得到的匹配点，把它们作为种子点进行区域增长，这样就可以从左右视图上得到更多的且较为准确的匹配点对，根据两幅图所得到的对应的匹配点，就可以计算出视差图。

可以看出，改进的SIFT区域增长算法的精度基本上是可以得到保证的，但纹理复杂，细节变换较多的地方，由于提取的匹配点比较多，误匹配率会增大。考虑到改进算法是应用于货车超限检测的，货车本身存在纹理复杂的区域较少，所以改进算法满足本课题的研究需求。

4總结

课题在研究传统SIFT算法的基础上，针对传统算法提取匹配点较少的问题，提出了基于SIFT的区域增长算法，以SIFT算法提取的匹配点作为种子点进行区域增长，由于种子点的精度较高且具有良好的抵抗外界干扰的能力，所以使进行增长后得到的最终匹配点精度得到了保证，可以形成效果良好的视差图，有利于之后的货车三维重建。然而传统算法和改进算法都存在运算复杂的问题，难以满足课题实时性的需求，需要进行进一步研究。

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