[發明專利]一種圖像檢索/匹配方法及系統

無效

• 申請號: 201110427104.7
• 申請日: 2011-12-19
• 公開（公告）號: CN102521838A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發明（設計）人: 嚴寒冰;李鵬;孫波;王永建;何躍鷹;袁春陽;劉輝
• 申請（專利權）人: 國家計算機網絡與信息安全管理中心
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06F17/30
• 代理公司: 工業和信息化部電子專利中心 11010
• 代理人: 肖偉先

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種圖像檢索/匹配方法及系統。

背景技術

目前，圖像局部特征點匹配已經在多個領域取得了成功應用，如圖像配準、目標識別、機器人導航、圖像檢索、移動視頻搜索、臉部識別、指紋識別、眼虹膜識別、醫學圖像處理等。圖像中的特征點(如邊緣交叉點、角點、高熵區域、尺度空間極大值點等)具有尺度不變性、旋轉不變性、灰度不變性，并對光線、噪聲、仿射變換等具有魯棒性，能夠有效反應圖像中的局部穩定特征。

常用的局部不變量(Local?Invariant)的計算方法，如SIFT(Scale?Invariant?Feature?Transform，尺度不變特征變換)、SURF(Speeded?Up?Robust?Features，快速魯棒特征)算法等，由于僅描述了特征點附近的鄰域信息，不能夠反應全局特性，因此當圖像中出現大量相似結構特征時，極易發生誤匹配。研究者們已經提出了一些方式來解決圖像局部特征點的誤匹配問題，與本發明解決的問題最相近的方法有：局部特征點全局描述符方法和RANSAC(RANdom?SAmple?Consensus)方法。

局部特征點全局描述符方法抽取圖像中局部特征點附近的60維的上下文全局特征，通過加權方式與SIFT算法的128維特征描述符連接在一起，構成188維局部特征點的全局描述符。再利用全局描述符來進行特征點匹配，以減少誤匹配現象的發生。由于新的全局描述符維度太高，在特征點匹配之前，該方法使用降維算法對拼接后高維的全局描述符進行了簡化處理。此方法使得特征點匹配過程變得十分復雜，計算效率大大降低；更為重要的是，拼接了全局描述的特征描述符在很大程度上喪失了局部特征描述符原有的對上下文不敏感的優秀特性，導致難以應對圖像尺度變化、圖像嵌套等問題，對視角變化的應對能力也相應降低。因此局部特征點全局描述符方法雖然通過引入上下文環境，在一定程度上解決了局部特征點使用全局位置信息的問題，但是卻導致了識別能力下降、計算效率降低等比較嚴重的問題。

RANSAC方法通過求解匹配點的變換矩陣來判消除特征點誤匹配造成的錯誤檢索現象。RANSAC方法從初始匹配點集中選擇樣本點求解變換矩陣，然后找出誤差小于一定閾值的一致集。如一致集中的點數多于給定門限值，則計算停止；否則重新選擇樣本點，直到找到一致集。其中，與一致集的變換矩陣小于給定閾值的是正確匹配點，否則是誤匹配點。如重復選擇樣本點的次數大于一定數值仍未找到一致集，則認為這兩幅圖像無法匹配。該方法需要從初始匹配點集中選擇樣本點來求解變換矩陣，對樣本點的選擇具有一定隨機性，如果樣本點確定的變換矩陣不能構成一致集，需要重新選擇樣本點。對于兩幅完全不能匹配的圖像，這種樣本點的選擇一般要到迭代次數超過給定閾值后才會停止。因此，對于兩幅基本相同的圖像，RANSAC方法的匹配速度很快，而對于完全不同的圖像，RANSAC方法速度很慢。由于圖像檢索/匹配中，大部分情況下兩幅圖像是完全不同的。所以RANSAC方法難以適用于海量圖像檢索/匹配算法問題中。

發明內容

針對上述現有技術中存在的問題與缺陷，本發明提出一種圖像檢索/匹配方法及系統，不僅能適應于圖像尺度變化、圖像嵌套、視角變化等復雜情況下的圖像檢索，而且具有較高的檢索效率和識別準確率。

為解決上述技術問題，本發明圖像檢索/匹配方法包括：

求取兩幅圖像的初始匹配特征點集；

判斷并消除所述初始匹配特征點集中的誤匹配特征點對；

根據所述初始匹配特征點集中余下的正確的匹配特征點對的數量判斷兩幅圖像是否匹配；

其中，判斷某個初始匹配特征點對是否為誤匹配特征點對，采用的方法包括：

在兩幅圖像中，分別以該初始匹配特征點對中的初始匹配特征點為中心，將圖像劃分為兩個以上的區域，并對各個區域進行編號；圖像劃分區域時，兩幅圖的特征點主方向保持一致，且兩幅圖的圖像劃分標準一致；

在兩幅圖像中，分別以其他各初始匹配特征點所處區域的編號按既定順序構成的矢量來描述該初始匹配特征點的全局特征；

對兩個矢量進行比較，如果相似度達到要求，則該初始匹配特征點對為正確的匹配特征點對；否則，為誤匹配特征點對。

進一步地，兩幅圖的特征點主方向保持一致，是指在兩幅圖中，當以該初始匹配特征點對中的初始匹配特征點為原點時，X軸與該初始匹配特征點的特征點主方向的夾角相等。

進一步地，將圖像劃分為兩個以上的區域，是指將圖像劃分為兩個以上均勻的區域。