基于采样模式分离的图像匹配方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于采样模式分离的图像匹配方法及装置，其中该方法包括：接收两幅图像，根据特征提取算法对这两幅图像进行特征点提取；针对每幅图像，以特征点为中心，在其周围进行采样，建立第一采样模式，结合第一采样模式中的采样点的分布情况和采样点的灰度值计算出特征点的方向角度；根据特征点建立与计算特征点的方向角度不同的第二采样模式，对第二采样模式按照特征点的方向角度进行逆时针旋转，得到旋转后采样点新的灰度值，根据新的灰度值生成特征描述子；对两幅图像中的特征描述子进行图像匹配。本发明专利技术实施例的方法，提高了两幅图像的匹配效果，实现了两幅图像的快速匹配。

【技术实现步骤摘要】
基于采样模式分离的图像匹配方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于采样模式分离的图像匹配方法及装置。
技术介绍
图像匹配技术可以应用到增强现实、人脸识别、图像检索等很多领域，因此，越来越多的人都开始研究图像匹配方面的问题。目前，现有的图像匹配方法一般通过以下步骤实现的：可先分别提取待匹配图像中的特征点，之后可根据该特征点和现有图像匹配算法(如BRIEF(BinaryRobustIndependentElementaryFeatures)算法、ORB(OrientedFASTandRotatedBRIEF)算法、BRISK(BinaryRobustInvariantScalableKeypoints)算法或FREAK(FastRetinaKeypoint)算法等)建立采样模式，然后可根据该采样模式分别计算特征方向和生成特征描述子，最后，根据特征描述子对待匹配图像进行匹配。但是，在图像匹配的过程中，通过同一种图像匹配算法建立采样模式，并使用同一种采样模式计算特征方向和生成特征描述子，由于不同的图像匹配算法具有各自的优点和缺点，所以，使用同一种采样模式可能会导致匹配结果不准确，或者导致匹配效率差等的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。为此，本专利技术的第一个目的在于提出一种基于采样模式分离的图像匹配方法。该方法通过结合不同采样模式的优点，为研发匹配算法提供了更大灵活性，能够获得更高效的特征描述子，通过高效的特征描述子能够提高图像的匹配效果，实现了图像之间的快速匹配。本专利技术的第二个目的在于提出一种基于采样模式分离的图像匹配装置。为了实现上述目的，本专利技术第一方面实施例的基于采样模式分离的图像匹配方法，包括：接收第一待匹配图像和第二待匹配图像，并分别提取所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的第一特征点和第二特征点；根据所述第一特征点和所述第二特征点分别建立所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式；根据所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式分别计算所述第一特征点的第一方向角度和所述第二特征点的第二方向角度；根据所述第一特征点和所述第二特征点分别建立所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第二采样模式；以所述第一方向角度为旋转角度，对所述第一待匹配图像的第二采样模式进行逆时针旋转，并根据旋转后的所述第一待匹配图像的第二采样模式生成所述第一待匹配图像的第一特征描述子，以所述第二方向角度为旋转角度，对所述第二待匹配图像的第二采样模式进行逆时针旋转，并根据旋转后的所述第二待匹配图像的第二采样模式生成所述第二待匹配图像的第二特征描述子；以及根据所述第一特征描述子和所述第二特征描述子对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行图像匹配。根据本专利技术实施例的基于采样模式分离的图像匹配方法，可以使得计算特征点的方向角度时采用一种采样模式，生成特征描述子时采用另一种采样模式，通过结合不同采样模式的优点，为研发匹配算法提供了更大灵活性，能够获得更高效的特征描述子，通过高效的特征描述子能够提高图像的匹配效果，实现了图像之间的快速匹配，在图像检索、增强现实等方面有很重要的应用。为了实现上述目的，本专利技术第二方面实施例的基于采样模式分离的图像匹配装置，包括：提取模块，用于接收第一待匹配图像和第二待匹配图像，并分别提取所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的第一特征点和第二特征点；第一建立模块，用于根据所述第一特征点和所述第二特征点分别建立所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式；第一生成模块，用于根据所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式分别计算所述第一特征点的第一方向角度和所述第二特征点的第二方向角度；第二建立模块，用于根据所述第一特征点和所述第二特征点分别建立所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第二采样模式；第二生成模块，用于以所述第一方向角度为旋转角度，对所述第一待匹配图像的第二采样模式进行逆时针旋转，并根据旋转后的所述第一待匹配图像的第二采样模式生成所述第一待匹配图像的第一特征描述子，以所述第二方向角度为旋转角度，对所述第二待匹配图像的第二采样模式进行逆时针旋转，并根据旋转后的所述第二待匹配图像的第二采样模式生成所述第二待匹配图像的第二特征描述子；以及匹配模块，用于根据所述第一特征描述子和所述第二特征描述子对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行图像匹配。根据本专利技术实施例的基于采样模式分离的图像匹配装置，可以使得计算特征点的方向角度时采用一种采样模式，生成特征描述子时采用另一种采样模式，通过结合不同采样模式的优点，为研发匹配算法提供了更大灵活性，能够获得更高效的特征描述子，通过高效的特征描述子能够提高图像的匹配效果，实现了图像之间的快速匹配，在图像检索、增强现实等方面有很重要的应用。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1是根据本专利技术一个实施例的基于采样模式分离的图像匹配方法的流程图；图2是根据本专利技术一个实施例的FREAK采样模式的展示示例图；图3是根据本专利技术一个实施例的BRIEF采样模式的展示示例图；图4是根据本专利技术一个实施例的基于采样模式分离的图像匹配装置的结构示意图；图5是根据本专利技术实施例的基于采样模式分离的图像匹配方法将数据集中的graf1图像旋转180度后与原图匹配的结果的示例图；图6是根据FREAK方法、BRISK方法及本专利技术实施例的基于采样模式分离的图像匹配方法(即第一和第二采样模式分别采用的是FREAK及BRIEF的采样模式)得到的匹配正确率的示例图；图7是根据本专利技术提出的基于采样模式分离的图像匹配方法(即第一和第二采样模式分别采用的是FREAK及BRIEF的采样模式)与FREAK方法、BRISK方法在视点变化下的匹配正确率的测试结果的示例图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本专利技术，而不能理解为对本专利技术的限制。目前，根据描述子的类型，现有的图像匹配算法可以被分为两大类：一类是特征描述子是由十进制数据组成的向量，具有代表性的算法是SIFT算法和SURF算法；另一类是特征描述子由二进制串组成，具有代表性的算法是BRIEF算法、ORB算法、BRISK算法和FREAK算法。其中，SIFT算法具有旋转不变性、尺度不变性、光照不变等特点，且在视角变化、仿射变换、噪声方面也保持了一定程度的稳定性，但最大的也是最致命的缺点就是计算速度太慢，达不到实时性。SURF算法在进行图像特征点匹配时，只是在基本保持SIFT算法优点的基础上，在计算速度方面提高了一些，但也达不到实时处理。由于十进制特征描述子的原因，SIFT算法和SURF算法计算速度过慢，在后来的发展中就出现了二进制特征描述子，在匹配速度上有了很大的提高，但是伴随速度的提高，也出现了其它的缺点。具体地，与SIFT算法和SURF算法相比，BRIEF算法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于采样模式分离的图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：接收第一待匹配图像和第二待匹配图像，并分别提取所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的第一特征点和第二特征点；根据所述第一特征点和所述第二特征点分别建立所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式；根据所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式分别计算所述第一特征点的第一方向角度和所述第二特征点的第二方向角度；根据所述第一特征点和所述第二特征点分别建立所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第二采样模式；以所述第一方向角度为旋转角度，对所述第一待匹配图像的第二采样模式进行逆时针旋转，并根据旋转后的所述第一待匹配图像的第二采样模式生成所述第一待匹配图像的第一特征描述子，以所述第二方向角度为旋转角度，对所述第二待匹配图像的第二采样模式进行逆时针旋转，并根据旋转后的所述第二待匹配图像的第二采样模式生成所述第二待匹配图像的第二特征描述子；以及根据所述第一特征描述子和所述第二特征描述子对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行图像匹配。

【技术特征摘要】
1.一种基于采样模式分离的图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：接收第一待匹配图像和第二待匹配图像，并分别提取所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的第一特征点和第二特征点；根据所述第一特征点和所述第二特征点分别建立所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式；根据所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式分别计算所述第一特征点的第一方向角度和所述第二特征点的第二方向角度；根据所述第一特征点和所述第二特征点分别建立所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第二采样模式；以所述第一方向角度为旋转角度，对所述第一待匹配图像的第二采样模式进行逆时针旋转，并根据旋转后的所述第一待匹配图像的第二采样模式生成所述第一待匹配图像的第一特征描述子，以所述第二方向角度为旋转角度，对所述第二待匹配图像的第二采样模式进行逆时针旋转，并根据旋转后的所述第二待匹配图像的第二采样模式生成所述第二待匹配图像的第二特征描述子；以及根据所述第一特征描述子和所述第二特征描述子对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行图像匹配。2.如权利要求1所述的基于采样模式分离的图像匹配方法，其特征在于，所述根据所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的第一采样模式分别计算所述第一特征点的第一方向角度和所述第二特征点的第二方向角度，包括：根据所述第一待匹配图像的第一采样模式中采样点对的分布情况和所述第一待匹配图像的第一采样模式中采样点对的灰度值通过预设的特征点方向计算公式计算所述第一特征点的第一方向角度；根据所述第二待匹配图像的第一采样模式中采样点的分布情况和所述第二待匹配图像的第一采样模式中采样点的灰度值通过所述预设的特征点方向计算公式计算所述第二特征点的第二方向角度。3.如权利要求1所述的基于采样模式分离的图像匹配方法，其特征在于，所述根据所述第一特征描述子和所述第二特征描述子对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行图像匹配，包括：计算所述第一特征描述子和所述第二特征描述子之间的距离；根据所述距离对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行图像匹配。4.如权利要求1所述的基于采样模式分离的图像匹配方法，其特征在于，在根据所述第一特征描述子和所述第二特征描述子对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行图像匹配的过程中，还包括：消除图像匹配过程中的误匹配点对，得到所述第一待匹配图像和第二待匹配图像之间的正确匹配点对；以及根据所述正确匹配点对确定所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像的图像匹配成功。5.如权利要求1所述的基于采样模式分离的图像匹配方法，其特征在于，所述第一采样模式为FREAK采样模式、BRISK采样模式中的任意一种；所述第二采样模...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙延奎，郗东苗，苗菁华，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11