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基于局部线性迁移和仿射变换的图像特征匹配方法及系统技术方案

技术编号:13165536 阅读:72 留言:0更新日期:2016-05-10 11:05
本发明专利技术提出了一种基于局部线性迁移和仿射变换的图像特征匹配方法及系统,用于通过去除初始匹配点对中的错误的匹配来建立正确的匹配,包括针对待匹配图像间的仿射变换建立待匹配图像间几何变换相应的模型,并建立匹配点对为正确匹配的后验概率相应的模型,基于最近邻居匹配点、最小二乘法、最优化方法求解模型参数;计算初始匹配点对为正确匹配的后验概率,并根据阈值判断初始匹配点对的正误。本方法针对待匹配图像之间存在仿射变换的情况进行了建模,大幅降低了匹配的错误率,即使在初步匹配中存在大量错误匹配的情况下,依然保持良好的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像特征匹配
,具体地说,本专利技术涉及基于局部线性迀移和 仿射变换的图像特征匹配技术方案。
技术介绍
图像匹配的基本目标是将使用不同传感器在不同的时间和视角下获得的同一个 场景的两幅图像的相同部位进行对应。 在过去的几十年里,学者们研究了很多方法来解决遥感图像匹配问题。这些方法 大致可以分为两类:基于区域的匹配方法和基于特征的匹配方法。前者通过搜索两幅图像 中一定区域内原始灰度值的相似程度来寻找匹配信息;后者则利用局部特征的描述子相似 性或空间几何约束来寻找匹配点对。在具有少量显著细节的情况中,灰度值提供的信息比 局部形状和结构要多,从而基于区域的方法的匹配效果更好。但是基于区域的方法计算量 大,且在图像失真和光度改变的情况下并不适用。相反,特征方法具有更好的鲁棒性,可以 处理复杂失真的图像,得到广泛的应用。 如何寻找两幅图像中对应的匹配点,形成匹配点对,并确保匹配点对的正确性是 图像匹配方法的关键。 基于区域的匹配方法主要有相关法、傅里叶方法和互信息法三种。相关法的主要 思想是计算两幅图像中对应窗的相似性,然后将具有最大相似程度的一对作为匹配点对。 但相关法在相似性不显著的无纹理区域无法适用,且计算复杂。傅里叶方法利用了图像在 频率域的傅里叶表示。与传统的相关方法相比,这种方法在计算效率更高并且对频率类噪 声具有很好的鲁棒性。然而,这种方法在处理具有不同谱结构的图像具有一定限制性。互信 息法尽管其匹配效果良好,但是它无法得到整个搜索空间中的全局最大值,因此不可避免 的会减低它的鲁棒性。 基于特征的匹配方法中,通常采用一种分为两个步骤的策略。第一步,通过特征描 述子的相似程度确定一组初始的匹配点对,其中绝大多数是正确匹配,但不可避免的含有 大量的错误匹配。第二步,通过通过几何约束来去除错误的匹配,最后便可得到正确的匹配 点对和两幅图像之间变换的几何参数。这种策略的典型例子包括RANSAC方法 (M.A.Fischler and R.C.Bolles,"Random sample consensus : A paradigm for model fitting with application to image analysis and automated cartog-raphy,', Commun · ACM,vol.24,no.6,pp.381-395,Jun.l981)、ARHV 方法(P.H.S.Torr and A.Zisserman,UMLESAC:A new robust estimator with application to estimating image geometry,',Comput.Vis.Image Under-stand. ,νο1.78,ηο.1,ρρ.138-156, 八卩^.2000)等依赖于参数模型的方法和¥?(:方法(<1.]^, <1.21^〇,<1.1^&11,丄.¥1^1^,&11(1 Z.Tu,"Robust point matching via vector field consensus,',IEEE Trans. Image Process ·,vo 1 · 23,no ·4,pp · 1706-1721,Apr · 2014·)、GS方法(H.Liu and S.Yan,"Common visual pattern discovery via spatially coher-ent correspondence,',in Proc · IEEE Conf · Comput · Vis · Pattern Recog.,Jun .2010, pp .1609-1616.)和ICF方法(X · Li and Z. Hu, Rejecting misma tches by correspondence functionInt.J.Comput. Vis ., vol.89,no. 1,pp. l-17,Aug.2010) ·等基于非参数模型的方法。 虽然这些方法在许多领域获得了成功,但是在图像中含有大量因视角变化造成的 局部失真以及图像内容较复杂时,初步匹配后会得到很多错误的初始匹配点对,当错误率 超过一定比例时,这些方法就不能有效的去除错误。因此亟需一种对初始匹配错误率具有 较强鲁棒性的匹配方法。
技术实现思路
针对现有技术缺陷,本专利技术提出了一种基于局部线性迀移和仿射变换的图像特征 匹配技术方案。 为达到上述目的,本专利技术采用的技术方案为一种基于局部线性迀移和仿射变换的 图像特征匹配方法,包括以下步骤, 步骤1,建立待匹配图像间几何变换相应的模型和匹配点对为正确匹配的后验概 率相应的模型,实现如下, 针对待匹配图像间的仿射变换,建立变换数学模型如下, y = t(x) =Ax+o 其中,设两幅待匹配图像为图像a和图像b,x和y分别是图像a和图像b上像素的坐 标向量,t(x)表示仿射变换关系,A是一个2X2的仿射矩阵,〇是一个2 X 1的矩阵,表示待匹 配图像间的平移;设已知的一组初始匹配点对中,图像a上点集为X = {X1,…,XN}τ,图像b上相应点集 为Y={yi,…,yN}T,计算其中第η对匹配点为正确匹配的后验概率?"有如下后验概率数学模 型, 其中,γ和。均为模型参数,e为数学常量,b为预设的系数; 步骤2,根据点集Χ= {χι,···,χΝ}τ和Y= {yi,···,yN}T求解模型参数,包括以下子步 骤, 步骤2.1,为每一个匹配点χη,η=1,···,Ν,分别搜索最近的K个邻居匹配点,K取预 设值; 步骤2.2,根据步骤2.1的搜索结果,采用最小二乘法求解维度为Ν X Ν的权重矩阵 W; 步骤2.3,通过最优化方法求解模型参数8、1?、〇、丫、〇,包括以下子步骤, 步骤2.3.1,初始化,包括令γ = γ 〇,Α=Ι2Χ2,〇 = 0,Ρ = Ινχν,γ 〇为γ的预设初始 值,令当前迭代次数k=l,采用下述模型参数公式计算〇,其中,矩阵T=(t(xi),…,t(XN))T,tr()表示求矩阵的迹; 步骤2.3.2,更新矩阵P,包括采用步骤1中所得后验概率数学模型,计算得到N对匹 配点对分别为正确匹配的后验概率口1,~心,令? = (^8化1,"_^),(^8表示对角矩阵; 步骤2.3.3,计算参数A、o如下, 采用下述公式计算参数A, 将Inxn省略记为I,矩阵Q= (I-W)TP(I-W),λ为预设的参数; 采用下述公式计算参数〇, ο=μγ-Αμχ 步骤2.3.4,根据步骤2.3.3计算得到的参数Α、ο,重新计算参数γ、σ如下, 采用下述公式计算参数γ, 采用步骤2.3.1中模型参数公式计算σ; 步骤2.3.5,判别收敛条件,包括计算当前的参数1^,当满足1^ = 1^1£?或者(1^。1(:1)/ 1^0,结束迭代,1^_为最大迭代次数, £是收敛阈值;否则汰=1^1,返回步骤2.3.2;所述 参数L的计算公式如下,1234567 其中,L〇id表示上一次计算得到的L; 2 步骤3,计算初始匹配点对为正确匹配的后验概率,并根据阈值判断初始匹配点本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种基于局部线性迁移和仿射变换的图像特征匹配方法,其特征在于:包括以下步骤,步骤1,建立待匹配图像间几何变换相应的模型和匹配点对为正确匹配的后验概率相应的模型,实现如下,针对待匹配图像间的刚性几何变换,建立变换数学模型如下,y=t(x)=sRx+o其中,设两幅待匹配图像为图像a和图像b,x和y分别是图像a和图像b上像素的坐标向量,t(x)表示刚性几何变换关系,s表示待匹配图像间的尺度比例,R是一个2×2的矩阵,表示待匹配图像间的旋转,o是一个2×1的矩阵,表示待匹配图像间的平移;设已知的一组初始匹配点对中,图像a上点集为X={x1,…,xN}T,图像b上相应点集为Y={y1,…,yN}T,计算其中第n对匹配点为正确匹配的后验概率pn有如下后验概率数学模型,pn=γe-||yn-t(xn)||22σ2γe-||yn-t(xn)||22σ2+bπσ2(1-γ),n=1,...N]]>其中,γ和σ均为模型参数,e为数学常量,b为预设的系数;步骤2,根据点集X={x1,…,xN}T和Y={y1,…,yN}T求解模型参数,包括以下子步骤,步骤2.1,为每一个匹配点xn,n=1,…,N,分别搜索最近的K个邻居匹配点,K取预设值;步骤2.2,根据步骤2.1的搜索结果,采用最小二乘法求解维度为N×N的权重矩阵W;步骤2.3,通过最优化方法求解模型参数s、R、o、γ、σ,包括以下子步骤,步骤2.3.1,初始化,包括令γ=γ0,R=I2×2,o=0,P=IN×N,γ0为γ的预设初始值,令当前迭代次数k=1,采用下述模型参数公式计算σ,σ2=tr((Y-T)TP(Y-T))2·tr(P)]]>其中,T=(t(x1),…,t(xN))T,tr()表示求矩阵的迹;步骤2.3.2,更新矩阵P,包括采用步骤1中所得后验概率数学模型,计算得到N对匹配点对分别为正确匹配的后验概率p1,…,pN,令P=diag(p1,…,pN),diag表示对角矩阵;步骤2.3.3,计算参数s、R、o如下,采用下述公式计算参数s,s=tr((Y^TPX^)TR)tr(X^TPY^)+2λσ2tr(XTQX)]]>其中,矩阵X^=X-IN×1μxT,]]>Y^=Y-IN×1μyT,]]>μx=1tr(P)XTPIN×1,]]>μy=1tr(P)YTPIN×1,]]>将IN×N省略记为I,矩阵Q=(I‑W)TP(I‑W),λ为预设的参数;采用下述公式计算参数R,R=UDVT其中,D=diag(1,det(UVT)),det()表示矩阵的行列式,矩阵U和V通过奇异值分解获得;采用下述公式计算参数o,o=μy‑sRμx步骤2.3.4,根据步骤2.3.3计算得到的参数s、R、o,重新计算参数γ、σ如下,采用下述公式计算参数γ,γ=tr(P)N]]>采用步骤2.3.1中模型参数公式计算σ;步骤2.3.5,判别收敛条件,包括计算当前的参数L,当满足k=kmax或者(L‑Lold)/Lold≤ε,结束迭代,kmax为最大迭代次数,ε是收敛阈值;否则,k=k+1,返回步骤2.3.2;所述参数L的计算公式如下,L=-12σ2Σn=1Npn||yn-t(xn)||2-(lnσ2γ)Σn=1Npn+ln(1-γ)Σn=1N(1-pn)-λΣi=1Npi||t(xi)-Σj=1NWijxj||2]]>其中,Lold表示上一次计算得到的L;步骤3,计算初始匹配点对为正确匹配的后验概率,并根据阈值判断初始匹配点对的正误,实现如下,将所述步骤2.3中求解的模型参数代入步骤1中所述后验概率数学模型,计算得到第n对匹配点对为正确匹配的后验概率;当pn≥threshold时,则认为第n对匹配点是正确匹配;当pn<threshold时,则认为第n对匹配点是错误的匹配,其中threshold为预设的判断阈值。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:樊凡马泳黄珺马佳义梅晓光
申请(专利权)人:武汉大学
类型:发明
国别省市:湖北;42

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