[發明專利]一種層次化的圖像匹配方法

在審

• 申請號: 202210001464.9
• 申請日: 2022-01-04
• 公開（公告）號: CN114332510A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 曹明偉;趙海峰;付燕平;曹瑞芬;孫登第
• 申請（專利權）人: 安徽大學
• 主分類號: G06V10/75
• 分類號: G06V10/75;G06V10/762;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 南京華恒專利代理事務所(普通合伙) 32335
• 代理人: 宋方園

1.一種層次化的圖像匹配方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟S1：針對輸入的兩幅圖像，即查詢圖像I_l和參考圖像I_r，分別對其使用局部特征點檢測方法和局部特征描述子計算方法，來計算出查詢圖像I_l和參考圖像I_r中各自包含的局部特征點和對應的特征描述子；

其中，從查詢圖像I_l的檢測出來的局部特征點為K_l＝k(x_i，y_i)，對應的特征描述子為D_l＝d(k(x_i，y_i))；i∈[1，M]，M表示從查詢圖像I_l中檢測出來的局部特征點數量；

從參考圖像I_r中的檢測出來的局部特征點為K_r＝k(x′_j，y′_j)，對應的特征描述子為D_r＝d(k(x′_j，y′_j))；j∈[1，N]，N表示從參考圖像I_r中檢測出來的局部特征點數量；

步驟S2：從參考圖像包含的局部特征點中，為查詢圖像中的每個局部特征點k(x_i，y_i)尋找兩個最相似的候選匹配特征點，即為k(x′_j，y′_j)和k(x′_j+1，y′_j+1)；

步驟S3：計算兩個候選匹配特征點k(x′_j，y′_j)和k(x′_j+1，y′_j+1)與特征點k(x_i，y_i)之間的距離差異比值ρ，進而根據距離差異比值ρ確定初始特征匹配結果Matches₁；

步驟S4：對于初始特征匹配結果Matches₁，使用交叉驗證法消除由于特征描述子歧義性產生的錯誤特征匹配，進而獲得特征匹配結果為Matches₂；

步驟S5：對于特征匹配結果Matches₂，消除其中所有因為不滿足幾何一致性導致的錯誤特征匹配點，獲得特征匹配結果Matches₃；

步驟S6：對于特征匹配結果Matches₃，使用基于聚類的方法消除受噪聲數據的影響所導致的錯誤特征匹配點，從而獲得最終的特征匹配結果，即為Matches_Final。

2.根據權利要求1所述的層次化的圖像匹配方法，其特征在于：所述步驟S1采用基于深度學習的局部特征檢測法來計算局部特征點和對應的特征描述子的具體方法為：

步驟S1.1、局部特征點的預訓練：通過制作相應三維物體并對這些物體進行一個視角的圖片截取得到二維圖像，將這些二維圖像中所有已知的局部特征點用于網絡訓練；

步驟S1.2、特征點自標注：采用ImageNet作為訓數據集和測試數據集；使用合成場景進行訓練得到基礎特征點檢測網絡模型，同時利用基礎特征點檢測網絡模型在ImageNet數據集上進行特征點的提取，即為特征點自標注；

步驟S1.3、聯合訓練：針對上一步驟中使用的圖片進行幾何變換，若干圖片對，將相應圖片對輸入基礎特征點檢測網絡，提取特征點和描述子，進行聯合訓練獲得基于深度學習的局部特征，從而進行局部特征點的檢測和計算特征描述子。