一种基于特征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特征的图像匹配方法，该方法通过图像匹配算法获取待匹配图像的特征点及其特征描述子，再根据最小欧式距离计算出待测图像间的n组初匹配点，根据最小欧式距离与次小欧式距离的比值，对误匹配点进行第一次删减；再根据图像角度进行第二次误匹配点删减，从而完成图像匹配。本发明专利技术解决了误匹配点多的问题，提升了匹配性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于特征的图像匹配方法
本专利技术属于图像处理领域，尤其涉及一种基于特征的图像匹配方法。
技术介绍
图像匹配是图像处理及计算机视觉中的一项重要技术，被广泛应用于医学图像处理分析、天气预报检测、遥感图像分析、图像三维重构、图像拼接、目标跟踪识别等领域。图像匹配可分成以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。灰度匹配是将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。灰度匹配的缺点是计算量太大，不适合有速度要求的场景，所以该方法很少被使用。特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征(点、线、面等特征)，对特征进行参数描述，然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系，通常使用的特征基元有：点特征、边缘特征和区域特征。特征匹配需要用到许多数学运算，如矩阵运算、梯度求解、傅立叶变换和泰勒展开等。实际使用过程中，会因仿射变换、尺度变化、环境干扰等问题出现误匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于特征的图像匹配方法，其特征在于，包括步骤：/n(1)利用图像匹配算法选择待匹配的图像

【技术特征摘要】
1.一种基于特征的图像匹配方法，其特征在于，包括步骤：
(1)利用图像匹配算法选择待匹配的图像和的特征点并得到特征点的描述子；
(2)对于不同图像特征点的描述子进行欧式距离的计算，选取欧氏距离最小的两个特征点作为初匹配点；
(3)在初匹配点中，将最小欧式距离与次小欧式距离的比值和阈值比较，进行第一次误匹配点的删减；
(4)采用角度删减法，进行第二次误匹配点的删减。


2.根据权利要求1所述的基于特征的图像匹配方法，其特征在于，步骤(1)具体包括：通过图像匹配算法分别得到图像和的特征点X＝{Xi|Xi∈R,i∈[1,n]}，Y＝{Yj|Yj∈R,j∈[1,m]}，以及特征点所对应的特征描述子Xik、Yjk，k∈[1,c]；其中，i表示图像检测得到的特征点序号，n为图像检测到的特征点总数，j为图像检测得到的特征点序号，m为图像检测到的特征点总数，c表示特征描述子的维度，k为描述子维度的序号。


3.根据权利要求2所述的基于特征的图像匹配方法，其特征在于，所述特征描述子的维度c取值为128。


4.根据权利要求1或2所述的基于特征的图像匹配方法，其特征在于，步骤(1)中，所述图像匹配算法包括：SURF算法、SIFT算法。


5.根据权利要求1所述的基于特征的图像匹配方法，其特征在于：所述步骤(2)包括：
(21)根据如下公式计算图像中的每个特征点Xi与图像中每个特征点Yj描述子之间的欧式距离：



(22)计算描述子的最小欧式距离Dij，将此时的Yj和特征点Xi作为一个初匹配点，记作(Xo,Yo')：



(23)重复步骤(21)-(22)直至遍历图像中所有特征点，得到n个初匹配点。


6.根据权利要求1所述的基于特征的图像匹配方...

【专利技术属性】
技术研发人员：张嘉超，黄云彬，许志兴，曹雪虹，龙静，李宏，
申请(专利权)人：南京康尼机电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32