[發明專利]一種圖像特征點匹配的誤匹配剔除方法及系統

有效

• 申請號: 202110777268.6
• 申請日: 2021-07-09
• 公開（公告）號: CN113516184B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 魏振忠;周俊孚;許庭兵
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06V10/75;G06V10/40
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王愛濤

本發明涉及提供一種圖像特征點匹配的誤匹配剔除方法及系統，根據第一圖像對應的第一特征點集及其空間域特征描述符，以及第二圖像對應的第二特征點集及其空間域特征描述符，利用最近鄰方法得到第一圖像和第二圖像匹配時的初始匹配集合，并計算每一第一特征點的頻譜域特征描述符和每一第二特征點的頻譜域特征描述符，利用最近鄰方法獲取多個種子點。然后根據初始匹配集合，在距離約束下確定每一種子點對應的種子點鄰域，最后對于每一種子點鄰域，利用自適應局部仿射驗證方法對種子點鄰域內的匹配進行篩選，得到剔除后匹配集合，本發明同時使用頻譜域和空間域信息選取種子點，增加了圖像全局結構信息，簡化了鄰域選擇，提高了剔除誤匹配的精度。

技術領域

本發明涉及圖像匹配技術領域，特別是涉及一種基于頻譜域和空間域信息的圖像特征點匹配的誤匹配剔除方法及系統。

背景技術

圖像特征匹配在運動結構恢復(Structure from Motion，SfM)、同步定位與建圖(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)和圖像拼接等復雜的計算機視覺任務中具有基礎作用。但是，在視角、光照等條件不同時，特征點特征描述符的穩定性和獨特性受限，只依靠特征描述符的匹配結果往往存在大量錯誤匹配，因而需要有效方法對錯誤匹配進行剔除。

發明內容

本發明的目的是提供一種圖像特征點匹配的誤匹配剔除方法及系統，對特征點匹配中的誤匹配進行有效剔除，提高圖像特征匹配的正確率。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種圖像特征點匹配的誤匹配剔除方法，所述誤匹配剔除方法包括：

根據第一圖像對應的第一特征點集和所述第一特征點集中每一第一特征點的空間域特征描述符，以及第二圖像對應的第二特征點集和所述第二特征點集中每一第二特征點的空間域特征描述符，利用最近鄰方法得到所述第一圖像和所述第二圖像匹配時的初始匹配集合；

根據所述第一特征點集、所有所述第一特征點的空間域特征描述符、所述第二特征點集和所有所述第二特征點的空間域特征描述符，計算每一所述第一特征點的頻譜域特征描述符和每一所述第二特征點的頻譜域特征描述符；

根據所有所述第一特征點的頻譜域特征描述符和所有所述第二特征點的頻譜域特征描述符，利用最近鄰方法獲取多個種子點；

根據所述初始匹配集合，在距離約束下確定每一所述種子點對應的種子點鄰域；

對于每一所述種子點鄰域，利用自適應局部仿射驗證方法對所述種子點鄰域內的匹配進行篩選，得到剔除后匹配集合。

一種圖像特征點匹配的誤匹配剔除系統，所述誤匹配剔除系統包括：

初始匹配模塊，用于根據第一圖像對應的第一特征點集和所述第一特征點集中每一第一特征點的空間域特征描述符，以及第二圖像對應的第二特征點集和所述第二特征點集中每一第二特征點的空間域特征描述符，利用最近鄰方法得到所述第一圖像和所述第二圖像匹配時的初始匹配集合；

頻譜域特征描述符計算模塊，用于根據所述第一特征點集、所有所述第一特征點的空間域特征描述符、所述第二特征點集和所有所述第二特征點的空間域特征描述符，計算每一所述第一特征點的頻譜域特征描述符和每一所述第二特征點的頻譜域特征描述符；

種子點選取模塊，用于根據所有所述第一特征點的頻譜域特征描述符、所有所述第二特征點的頻譜域特征描述符，利用最近鄰方法獲取多個種子點；

鄰域確定模塊，用于根據所述初始匹配集合，在距離約束下確定每一所述種子點對應的種子點鄰域；

篩選模塊，用于對于每一所述種子點鄰域，利用自適應局部仿射驗證方法對所述種子點鄰域內的匹配進行篩選，得到剔除后匹配集合。

根據本發明提供的具體實施例，本發明公開了以下技術效果：