[發(fā)明專利]一種層次化的圖像匹配方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210001464.9
• 申請日: 2022-01-04
• 公開（公告）號: CN114332510A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曹明偉;趙海峰;付燕平;曹瑞芬;孫登第
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽大學(xué)
• 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(wù)所(普通合伙) 32335
• 代理人: 宋方園

本發(fā)明公開一種層次化的圖像匹配方法，獲得查詢圖像和參考圖像特征點特征描述子，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尋找兩個最相似的候選匹配特征點；并依次篩選出最佳特征匹配結(jié)果。本發(fā)明能夠快速地計算出兩幅圖像之間的特征匹配點，然后應(yīng)用于一系列的基于圖像匹配的高層次計算機視覺任務(wù)中：基于圖像的三維重建、同時定位與地圖構(gòu)建、圖像檢索、地圖導(dǎo)航、數(shù)字孿生、圖像拼接、混合現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計算機圖像處理處理技術(shù)，具體涉及一種層次化的圖像匹配方法。

背景技術(shù)

圖像匹配是計算機視覺領(lǐng)域的熱點研究問題，受到了國內(nèi)外研究者們的廣泛關(guān)注。一個完整的圖像匹配流程包括以下步驟：檢測圖像中的特征點、計算對應(yīng)的特征描述子，特征匹配，消除錯誤的特征匹配點。在實踐中，受特征描述子的歧義性、圖像的紋理、光照和尺度變化等因素的影響，導(dǎo)致自然場景下的圖像匹配精度較低，嚴重影響了基于圖像匹配的高層次計算機視覺技術(shù)的研究進程與應(yīng)用。

以基于圖像的三維重建為例，如果錯誤的特征匹配點作為三維重建系統(tǒng)的輸入數(shù)據(jù)，可能會破壞三維模型的完成性和幾何一致性，獲得錯誤的攝像機姿態(tài)信息和低精度的三維模型，甚至導(dǎo)致三維重建過程失敗。因此，人們迫切希望能夠提出一種高精度的圖像匹配方法，既能夠產(chǎn)生大量的特征匹配點，又能夠消除其中的錯誤的特征匹配點，以便提高基于圖像匹配的高層次計算機視覺應(yīng)用系統(tǒng)的性能。目前現(xiàn)有相關(guān)研究存在以下問題：

(1)在處理兩幅圖像之間的特征匹配時需要若干秒的時間，難以滿足一些實時處理應(yīng)用的需求；

(2)要么是特征匹配的結(jié)果依賴于所選用的空間聚類方法，要么僅適用于寬基線圖像的特征匹配，即都不具有通用性；

(3)不能同時消除由于描述的歧義性、圖像尺度、紋理和光照變化等多種因素所導(dǎo)致的所有的錯誤特征匹配點。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，提供一種層次化的圖像匹配方法，從參考圖像的局部特征點集合中為查詢圖像中的每個局部特征點尋找一個精確的匹配點，然后通過計算出來的精確的特征匹配點，使得一系列基于圖像匹配的高層次的計算機視覺應(yīng)用變成可能。

技術(shù)方案：本發(fā)明的一種層次化的圖像匹配方法，涉及圖像的特征點檢測、特征匹配和錯誤匹配消除，具體包括以下步驟：

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(yīng)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(yīng)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(shù)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(yīng)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(shù)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)；