[發明專利]圖像匹配方法、裝置和計算機設備

在審

• 申請號: 202211726313.6
• 申請日: 2022-12-30
• 公開（公告）號: CN115937280A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 宋經緯
• 申請（專利權）人: 北京聯影智能影像技術研究院
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/73;G06V10/74;G06V10/75;G06V10/77
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 魏朋

1.一種圖像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取投影二維匹配點集合以及原始二維匹配點集合；其中，所述投影二維匹配點集合根據待匹配的三維特征圖像對應的三維匹配點集合進行降維處理得到；所述原始二維匹配點集合根據待匹配的二維特征圖像得到；

獲取所述投影二維匹配點集合中的各個投影二維匹配點分別與所述原始二維匹配點集合的各個相似度，并將所述各個相似度進行疊加處理，得到目標相似度；

對所述目標相似度進行梯度下降處理，在所述目標相似度滿足第一預設條件的情況下，獲取目標相對位姿參數；

通過所述目標相對位姿參數，對所述三維特征圖像和所述原始二維特征圖像進行匹配。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述投影二維匹配點集合中的各個投影二維匹配點分別與所述原始二維匹配點集合的各個相似度，包括：

獲取所述投影二維匹配點集合中的各個投影二維匹配點，以及所述原始二維匹配點集合中的各個原始二維匹配點；

獲取所述各個投影二維匹配點與所述各個原始二維匹配點的距離參數；

根據任一投影二維匹配點和所述各個原始二維匹配點的各個距離參數，得到所述任一投影二維匹配點與所述原始二維匹配點集合的相似度。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據任一投影二維匹配點和所述各個原始二維匹配點的各個距離參數，得到所述任一投影二維匹配點與所述原始二維匹配點集合的相似度，包括：

獲取預設的超參數；

根據所述各個距離參數分別與所述預設的超參數的比值，得到所述任一投影二維匹配點與所述各個原始二維匹配點的各個匹配點相似度；

根據所述各個匹配點相似度的和，得到所述任一投影二維匹配點與所述原始二維匹配點集合的相似度。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述對所述目標相似度進行梯度下降處理，包括：

利用高斯核函數表征所述匹配點相似度；

利用所述高斯核函數，對所述目標相似度進行梯度下降處理。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述高斯核函數，對所述目標相似度進行梯度下降處理，包括：

將所述高斯核函數中的指數函數作為分子，并將已知二范數作為分母，得到迭代權重參數；所述已知二范數根據所述投影二維匹配點、所述原始二維匹配點和預設的相對位姿參數得到；

獲取未知二范數，將所述迭代權重參數乘以所述未知二范數，得到梯度下降函數；

根據所述梯度下降函數，對所述目標相似度進行二階梯度下降處理。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述獲取目標相對位姿參數，包括：

在所述梯度下降函數滿足第二預設條件的情況下，獲取目標相對位姿參數。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據所述梯度下降函數，對所述目標相似度進行二階梯度下降處理，包括：

根據所述梯度下降函數，在特殊歐式群對所述目標相似度進行二階梯度下降處理。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述獲取目標相對位姿參數，包括：

在所述特殊歐式群，獲取目標相對位姿矩陣，并將所述目標相對位姿矩陣作為所述目標相對位姿參數。