[發明專利]特征點匹配方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110609284.4
• 申請日: 2021-06-01
• 公開（公告）號: CN113408592A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 陳曲;譚嘯;胡偉東;葉曉青;孫昊
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理有限公司 11412
• 代理人: 谷春靜

本公開提供了特征點匹配方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，涉及計算機視覺和深度學習等人工智能領域，可應用于圖像匹配等場景下，其中的方法可包括：分別對待匹配的第一圖像和第二圖像進行特征點提取；根據從不同圖像中提取出的特征點的特征值之間的距離構建距離矩陣；通過交叉驗證，根據所述距離矩陣確定出相匹配的特征點對，其中，任一特征點對中分別包括兩個來自不同圖像的特征點。應用本公開所述方案，可降低實現復雜度，提升匹配效率等。

技術領域

本公開涉及人工智能技術領域，特別涉及計算機視覺和深度學習等領域的特征點匹配方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

目前，在進行圖像間的特征點匹配時，通常采用以下方式：分別對待匹配的第一圖像和第二圖像進行特征點提取，為從第一圖像中提取出的所有特征點建立索引，基于K最鄰近(KNN，K-Nearest Neighbor)等分類算法，通過對從第二圖像中提取出的特征點進行查表來確定相匹配的特征點對。

但上述方式中，索引的建立過程往往比較復雜，從而增加了實現復雜度，降低了匹配效率等。

發明內容

本公開提供了特征點匹配方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

一種特征點匹配方法，包括：

分別對待匹配的第一圖像和第二圖像進行特征點提取；

根據從不同圖像中提取出的特征點的特征值之間的距離構建距離矩陣；

通過交叉驗證，根據所述距離矩陣確定出相匹配的特征點對，其中，任一特征點對中分別包括兩個來自不同圖像的特征點。

一種特征點匹配裝置，包括：提取模塊、構建模塊以及匹配模塊；

所述提取模塊，用于分別對待匹配的第一圖像和第二圖像進行特征點提取；

所述構建模塊，用于根據從不同圖像中提取出的特征點的特征值之間的距離構建距離矩陣；

所述匹配模塊，用于通過交叉驗證，根據所述距離矩陣確定出相匹配的特征點對，其中，任一特征點對中分別包括兩個來自不同圖像的特征點。

一種電子設備，包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行如以上所述的方法。

一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，所述計算機指令用于使計算機執行如以上所述的方法。

一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現如以上所述的方法。

上述公開中的一個實施例具有如下優點或有益效果：可根據從第一圖像和第二圖像中提取出的特征點的特征值之間的距離構建距離矩陣，并可通過交叉驗證，根據所述距離矩陣確定出相匹配的特征點對，無需執行為特征點建立索引等操作，從而降低了實現復雜度，提升了匹配效率，并確保了匹配結果的準確性等。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明

附圖用于更好地理解本方案，不構成對本公開的限定。其中：

圖1為本公開所述特征點匹配方法實施例的流程圖；

圖2為本公開所述距離矩陣的示意圖；

圖3為采用本公開所述方法得到的特征點匹配結果示意圖；