[發明專利]一種基于網格統計的圖像特征點匹配方法

有效

• 申請號: 201810844212.6
• 申請日: 2018-07-27
• 公開（公告）號: CN109325510B
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 劉杰平;丁樹浩;韋崗
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 裴磊磊

1.一種基于網格統計的圖像特征點匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、獲得原圖的初始特征點P＝{p_i|i＝1，2，3，…，n}和待匹配圖像的初始匹配點P’＝{p’_i|i＝1，2，3，…，n}，以及初始匹配關系集M＝{m_i|i＝1，2，3，…，n}，其中，m_i＝{p_i，p’_i}；

S2、對原圖和待匹配圖像進行網格化，將每張圖像劃分成N*N個網格，并形成網格對集合G＝{G_j，k|j，k＝1，2，…，N*N}，其中j為原圖的網格索引，k為對應的待匹配圖像的網格索引，并初始化計數集合C＝{c_j，k＝0|j，k＝1，2，…，N*N}；

S3、遍歷集合M中的每一對匹配點對m_i＝{p_i，p’_i}，如果p_i屬于第j個網格，p’_i屬于第k個網格，則c_j，k計數加1；

S4、對網格對集合G中的元素按c_j，k值從大到小排序，取前m個元素中的匹配點對組成樣本集I；

S5、開始迭代，從樣本集I中任意取d個匹配點對：

S5.1取前d-1個匹配點對，計算模型H；

S5.2用第d個匹配點對對模型H進行預檢驗，如果誤差小于閾值α，則進行步驟S6操作；否則，重新進行步驟S5，進入下一次迭代；

S6、用樣本集I中剩余的匹配點對對模型H進行檢驗，如果誤差小于閾值β，則將其加入集合I_inlier；

S7、進行下一次迭代，重復步驟S5和步驟S6的操作；對于每一次迭代操作，如果得到的集合I_inlier中的元素個數大于上一次的集合I_inlier中的元素個數，則更新集合I_inlier；

S8、迭代結束，得到集合I_inlier，利用集合I_inlier計算最優模型H，利用得到的最優模型H對其它圖像的特征點進行匹配。

2.根據權利要求1所述的基于網格統計的圖像特征點匹配方法，其特征在于，步驟S5中計算模型H的具體過程為：利用前d-1個匹配點對，通過聯立d-1個方程，求解原圖和待匹配圖像之間的單應矩陣參數，模型H即為單應矩陣，對應兩幅圖像間的變換關系。

3.根據權利要求1所述的基于網格統計的圖像特征點匹配方法，其特征在于：所述方法中特征點的檢測采用SIFT算法，初始匹配關系集M通過最近鄰匹配獲得。

4.根據權利要求1所述的基于網格統計的圖像特征點匹配方法，其特征在于：步驟S5中的d取值為5。

5.根據權利要求1所述的基于網格統計的圖像特征點匹配方法，其特征在于：步驟S5和步驟S6中采用不同的閾值α與閾值β，且有α≥β。