[發明專利]隨機抽樣一致性的圖像匹配去噪處理系統及方法

有效

• 申請號: 201710902341.1
• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN107680126B
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 劉紅俠;張玄
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T1/20;G06F17/16
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

本發明公開了一種隨機抽樣一致性的圖像匹配去噪處理技術，主要解決目前圖像匹配去噪方法很難滿足實時處理場合應用要求的問題，其實現方案是：對兩幅待匹配圖像的特征點進行抽樣，共抽取4對特征點，分別組成兩個樣本矩陣；根據第一樣本矩陣，得到對稱矩陣h；并根據對稱矩陣h，得到逆矩陣h^?1；再根據兩個樣本矩陣和逆矩陣h^?1，得到單應矩陣H；然后根據單應矩陣H、兩幅待匹配圖像的其他特征點坐標向量和設定的閾值m，得到去噪后的特征點；最后根據設定的內點值n和去噪后的特征點數量，判斷輸出去噪后的特征點標記，完成圖像匹配去噪或重新抽樣。本發明大幅地降低了計算復雜度，易于工程實現，可用于圖像三維重建和圖像拼接。

技術領域

本發明屬于數字圖像處理技術領域，特別涉及一種圖像匹配去噪處理系統及方法，可用于圖像三維重建和圖像拼接。

背景技術

在圖像拼接或圖像三維重建系統中，圖像匹配是必要的前期環節，在圖像匹配過程中，根據圖像的特征點做圖像匹配，通常得到的結果中存在一定比例的誤匹配點，這些誤匹配點會直接影響圖像匹配的精度，甚至導致圖像匹配失敗，從而影響后續的高級處理。所以，濾除以誤匹配點為代表的噪聲是數字圖像處理領域中一項十分重要的工作。

目前提出的效果良好的圖像匹配去噪方法很多基于軟件方法實現，如曲天偉在《改進的RANSAC算法在圖像配準中的應用》中提出的改進的RANSAC方法，這種方法在軟件實現過程中，對于估計模型計算單應矩陣需要求解8階線性方程，計算非常復雜，很難滿足實時圖像匹配場合的要求。目前提出的基于硬件實現的圖像去噪方法，如Zahra Hossein-nejad在《Image Registration based on SIFT Features and Adaptive RANSACTransform》中提出的自適應RANSAC變換方法，該方法由于在實現過程中對抽樣估計模型使用了簡化的單應矩陣，使得其適用性有限，特別是當待匹配的兩張圖像之間的變換關系為透視變換時，該方法無法完成圖像匹配去噪。

發明內容

本發明的目的在于提供一種隨機抽樣一致性的圖像匹配去噪處理系統及方法，旨在解決目前圖像匹配去噪軟件算法存在的計算復雜，且難以滿足實時圖像處理場合應用要求的問題，和目前的硬件實現算法使用范圍存在局限的問題。

為實現上述目的，本發明隨機抽樣一致性的圖像匹配去噪處理系統，包括：

抽樣單元，用于輸入待匹配的圖像A與待匹配圖像B的成對特征點坐標并緩存，對緩存的特征點進行抽樣，并將這兩幅待匹配圖像的抽樣特征點的坐標向量分別組成的第一樣本矩陣a與第二樣本矩陣b，緩存這兩個矩陣，以待后續單元使用；

單應矩陣計算單元，用于將抽樣單元緩存的第一樣本矩陣a與第二樣本矩陣b通過矩陣特征值分解和矩陣乘法計算出單應矩陣H并緩存，以待后續單元使用；

一致性比較單元，用于將單應矩陣計算單元緩存的單應矩陣H與待匹配圖像A中的其他特征點坐標向量相乘，并將相乘結果與待匹配的圖像B中對應的特征點坐標向量作差，差值d：

如果d＜閾值m，則標記特征點為內點，記錄內點數量k，若k≥內點值n，則計算結束，輸出內點標記；

如果d≥閾值m，將其忽略。

所述閾值m和內點值n，根據工程的實際情況設定。

為實現上述目的，本發明隨機抽樣一致性的圖像匹配去噪處理方法，包括：

1)對兩幅待匹配的圖像A和待匹配圖像B的特征點進行抽樣，共抽取4對特征點，用這兩幅待匹配圖像的特征點坐標向量分別組成第一樣本矩陣a和第二樣本矩陣b；

2)將第一樣本矩陣a乘以其轉置，得到對稱矩陣h；

3)將對稱矩陣h進行特征值分解，得到逆矩陣h^-1；