一种基于邻域支撑的图像匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于邻域支撑的图像匹配方法，包括以下步骤：S1，获取一幅图像对，分析邻域窗口，并在邻域窗口内计算图像对的特征；S2，分析邻域窗口，并划分特征空间；S3，在邻域窗口，基于图像对的特征点计算匹配正确的概率、对应特征空间点不同的概率与相同的概率；S4，计算邻域匹配支撑统计量；S5，计算支撑统计量的统计特征。根据本发明专利技术提供的基于邻域支撑的图像匹配方法，摒去单独依照距离判定特征点相似度的思想，在采用最邻近算法的前提下，再将周围特征点匹配的统计量作为自身匹配对错的判断条件，起到在短时间内增加匹配点对数的作用，从而为图像匹配缩短所需时间并且提高匹配精度。

An image matching method based on neighborhood support

【技术实现步骤摘要】
一种基于邻域支撑的图像匹配方法
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种基于邻域支撑的图像匹配方法。
技术介绍
在图像处理过程中，常需要对两幅图像进行匹配，由于两幅图像间的公共特征点不仅仅是简单的平移关系，因此，图像匹配是一个棘手的问题。但是由于图像之间的变换为刚性变换，即旋转变换加平移变换，这又给图像匹配带来了一个可行性求解方案。即找到一个旋转矩阵和平移矩阵，用其代表两幅图像之间的刚性变换关系，从而能将两幅图像很好地匹配。传统的图像匹配方法是在不同的图像之间匹配描述符向量，通常是基于向量之间的距离，例如马氏距离或欧氏距离。但是仅采用距离作为图像匹配正确与否的判断条件，不仅图像匹配长，且匹配精度较差。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决现有技术图像匹配长、匹配精度差的问题，提出一种基于邻域支撑的图像匹配方法。一种基于邻域支撑的图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取一幅图像对，分析邻域窗口，并在邻域窗口内计算图像对的特征；S2，分析邻域窗口，并划分特征空间；S3，在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于邻域支撑的图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，获取一幅图像对，分析邻域窗口，并在邻域窗口内计算图像对的特征；/nS2，分析邻域窗口，并划分特征空间；/nS3，在邻域窗口，基于图像对的特征点计算匹配正确的概率、对应特征空间点不同的概率与相同的概率；/nS4，计算邻域匹配支撑统计量；/nS5，计算支撑统计量的统计特征。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于邻域支撑的图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取一幅图像对，分析邻域窗口，并在邻域窗口内计算图像对的特征；
S2，分析邻域窗口，并划分特征空间；
S3，在邻域窗口，基于图像对的特征点计算匹配正确的概率、对应特征空间点不同的概率与相同的概率；
S4，计算邻域匹配支撑统计量；
S5，计算支撑统计量的统计特征。


2.根据权利要求1所述的基于邻域支撑的图像匹配方法，其特征在于，正确的特征点匹配需满足以下三个约束：
(1)运动平滑度使小阈值的邻域实现真匹配，即具有相同的三维空间点，而假匹配周围的邻域将会看到不同的三维空间位置，即具有不同的三维空间点，邻域被定义为围绕着某个特征点像素周围的3*3或者5*5窗口，假设存在一个真匹配的邻域，即具有相同的三维空间区域，因此在两个图像中有很多的相似特征，即为邻域匹配支撑；
(2)如果某个邻域内既有匹配正确的点匹配对，又有匹配错误的匹配对，则分别统计匹配正确与匹配错误的数量，最终由统计量判断该邻域的匹配正误；即当匹配正确的统计量多时，则保留匹配正确的匹配对；如果匹配错误的匹配量多时，则认为该邻域内全部是误匹配；
(3)一个邻域内的所有特征点都具有相同的运动属性，根据该属性可以推导，如果一个邻域内只有一个匹配点，不管其匹配正确与否，都认为该像素邻域内的匹配是假匹配。


3.根据权利要求2所述的基于邻域支撑的图像匹配方法，其特征在于，步骤S1具体包括：
设定一幅图像对{Ia,Ib}分别具有{N,M}个特征点，X＝{x1,x2,···,xi,···,xN}是图像Ia中所有特征点的集合，X最大值取|X|＝N，将X划分为真匹配Xi和假匹配的集合，Xi表示匹配数，Si表示邻域匹配支撑统计量，邻域匹配支撑统计量与匹配数之间相差1，通过下式分析每个匹配的邻域支撑量：
Si＝|Xi|-1。


4.根据权利要求3所述的基于邻域支撑的图像匹配方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
选取的邻域窗口为3×3...

【专利技术属性】
技术研发人员：张丕辉，熊奎，沈国安，李霄，项桔敏，许勇，
申请(专利权)人：南昌市微轲联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江西;36