图像匹配方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法通过获取第一待匹配图像和第二待匹配图像，第一待匹配图像和第二待匹配图像的拍摄角度不相同；对第一待匹配图像和第二待匹配图像进行几何纠正；确定几何纠正后的第一待匹配图像与第二待匹配图像之间的重叠区域；从重叠区域中确定出第一待匹配图像与第二待匹配图像的匹配搜索区域，并提取匹配搜索区域的SIFT特征点；将第一待匹配图像的匹配搜索区域上的SIFT特征点，与将第二待匹配图像的匹配搜索区域上的SIFT特征点进行特征点匹配，得到初始匹配点对；采用RANSAC算法对初始匹配点对进行优化，得到第一待匹配图像和第二待匹配图像的匹配结果。本实施例可以提高图像匹配的准确率。高图像匹配的准确率。高图像匹配的准确率。

【技术实现步骤摘要】
图像匹配方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]无人机低空平台具有机动灵活、响应快、使用成本低等优点，已成为快速获取区域空间数据的一种重要手段。图像匹配作为图像处理的关键技术，其目的在于从不同时间、不同角度或者不同传感器拍摄的同一区域的两幅或者多幅图像中获取同名点，其结果可用于图像拼接、制作正射图像、以及建立三维模型等，直接影响后续应用的精度。然而，其飞行平台轻小型化，飞行高度低，在飞行过程中容易受气流等因素影响，平台稳定性差，拍摄图像时容易出现较大俯仰角、翻滚角和旋偏角的现象，使得航带内以及航带间的图像重叠区域不规则，同名地物之间几何变形大，灰度差异明显，误匹配率高，使得图像匹配的准确率大大降低。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种图像匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高图像匹配准确率。
[0004]本专利技术实施例提出一种图像匹配方法，包括：
[0005]获取第一待匹配图像和第二待匹配图像，所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的拍摄角度不相同；
[0006]对所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像进行几何纠正；
[0007]确定几何纠正后的所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像之间的重叠区域；
[0008]从所述重叠区域中确定出所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像的匹配搜索区域，并提取所述匹配搜索区域的SIFT特征点；/>[0009]将所述第一待匹配图像的匹配搜索区域上的所述SIFT特征点，与将所述第二待匹配图像的匹配搜索区域上的所述SIFT特征点进行特征点匹配，得到初始匹配点对；
[0010]采用RANSAC算法对所述初始匹配点对进行优化，得到所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的匹配结果。
[0011]优选地，所述对所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像进行几何纠正，包括：
[0012]对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行降采样处理；
[0013]采用SIFT算法对降采样处理后的所述第一待匹配图像和第二待匹配图像提取和匹配特征点；
[0014]采用RANSAC算法剔除错误匹配的所述特征点，以获得正确的种子点；
[0015]基于所述正确的种子点估算所述第一待匹配图像和第二待匹配图像之间的几何映射关系；
[0016]基于所述几何映射关系对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行纠正。
[0017]优选地，所述确定几何纠正后的所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像之间的重叠区域，包括：
[0018]分别计算所述第一待匹配图像的中心点坐标(P
1u
,P
1v
)和所述第二待匹配图像的中心点坐标(P
2u
,P
2v
)；
[0019]计算所述第二待匹配图像的中心点坐标对应在所述第一待匹配图像中的匹配坐标(P
′
2u
,P
′
2v
)；
[0020]根据所述第二待匹配图像的中心点坐标，以及所述匹配坐标，计算重叠区域的长度和宽度：
[0021]W0＝W-|P
′
2u-P
1u
|
[0022]H0＝H-|P
′
2v-P
1v
|
[0023]其中，所述H0为重叠区域的长度、W0为重叠区域的宽度。
[0024]优选地，所述匹配搜索区域为所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像中包含所述重叠区域的最小矩形区域。
[0025]优选地，在确定出所述匹配搜索区域后，所述方法还包括：
[0026]分别将所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像的匹配搜索划分为多个区块；
[0027]所述提取所述匹配搜索区域的SIFT特征点，包括：
[0028]使用SIFT算法依次对各个区块进行特征提取，并将提取到的极值点中大于极值点阈值的点作为提取到的特征点。
[0029]本专利技术实施例还提出一种图像匹配装置，包括：
[0030]获取单元，用于获取第一待匹配图像和第二待匹配图像，所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的拍摄角度不相同；
[0031]几何纠正单元，用于对所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像进行几何纠正；
[0032]重叠区域确定单元，用于确定几何纠正后的所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像之间的重叠区域；
[0033]特征点提取单元，用于从所述重叠区域中确定出所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像的匹配搜索区域，并提取所述匹配搜索区域的SIFT特征点；
[0034]初始匹配单元，用于将所述第一待匹配图像的匹配搜索区域上的所述SIFT特征点，与将所述第二待匹配图像的匹配搜索区域上的所述SIFT特征点进行特征点匹配，得到初始匹配点对；
[0035]优化单元，用于采用RANSAC算法对所述初始匹配点对进行优化，得到所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的匹配结果。
[0036]优选地，所述几何纠正单元包括：
[0037]降采样子单元，用于对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行降采样处理；
[0038]特征点提取子单元，用于采用SIFT算法对降采样处理后的所述第一待匹配图像和第二待匹配图像提取和匹配特征点；
[0039]剔除子单元，用于采用RANSAC算法剔除错误匹配的所述特征点，以获得正确的种子点；
[0040]估算子单元，用于基于所述正确的种子点估算所述第一待匹配图像和第二待匹配
图像之间的几何映射关系；
[0041]纠正子单元，用于基于所述几何映射关系对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行纠正。
[0042]优选地，所述重叠区域确定单元包括：
[0043]第一坐标计算子单元，用于分别计算所述第一待匹配图像的中心点坐标(P
1u
,P
1v
)和所述第二待匹配图像的中心点坐标(P
2u
,P
2v
)；
[0044]第二坐标计算子单元，用于计算所述第二待匹配图像的中心点坐标对应在所述第一待匹配图像中的匹配坐标(P
′
2u
,P
′
2v
)；
[0045]重叠区域计算子单元，用于根据所述第二待匹配图像的中心点坐标，以及所述匹配坐标，计算重叠区域的长度和宽度：
[0046]W0＝W-|P
′
2u-P
1u
|
[0047]H0＝H-|P
′
2v-P
1v
|
[0048]其中，所述H0为重叠区域的长度、W0为重叠区域的宽度。
[0049]本专利技术实施例还提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有图像匹本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像匹配方法，其特征在于，包括：获取第一待匹配图像和第二待匹配图像，所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的拍摄角度不相同；对所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像进行几何纠正；确定几何纠正后的所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像之间的重叠区域；从所述重叠区域中确定出所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像的匹配搜索区域，并提取所述匹配搜索区域的SIFT特征点；将所述第一待匹配图像的匹配搜索区域上的所述SIFT特征点，与将所述第二待匹配图像的匹配搜索区域上的所述SIFT特征点进行特征点匹配，得到初始匹配点对；采用RANSAC算法对所述初始匹配点对进行优化，得到所述第一待匹配图像和第二待匹配图像的匹配结果。2.如权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，所述对所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像进行几何纠正，包括：对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行降采样处理；采用SIFT算法对降采样处理后的所述第一待匹配图像和第二待匹配图像提取和匹配特征点；采用RANSAC算法剔除错误匹配的所述特征点，以获得正确的种子点；基于所述正确的种子点估算所述第一待匹配图像和第二待匹配图像之间的几何映射关系；基于所述几何映射关系对所述第一待匹配图像和第二待匹配图像进行纠正。3.如权利要求2所述的图像匹配方法，其特征在于，所述确定几何纠正后的所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像之间的重叠区域，包括：分别计算所述第一待匹配图像的中心点坐标(P
1u
,P
1v
)和所述第二待匹配图像的中心点坐标(P
2u
,P
2v
)；计算所述第二待匹配图像的中心点坐标对应在所述第一待匹配图像中的匹配坐标(P
′
2u
,P
′
2v
)；根据所述第二待匹配图像的中心点坐标，以及所述匹配坐标，计算重叠区域的长度和宽度：W0＝W-|P
′
2u-P
1u
|H0＝H-|P
′
2v-P
1v
|其中，所述H0为重叠区域的长度、W0为重叠区域的宽度。4.如权利要求3所述的图像匹配方法，其特征在于，所述匹配搜索区域为所述第一待匹配图像和所述第二待匹配图像中包含所述重叠区域的最小矩形区域。5.如权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，在确定出所述匹配搜索区域后，所述方法还包括：分别将所述第一待匹配图像与所述第二待匹配图像的匹配搜索划分为多个区块；所述提取所述匹配搜索区域的SIFT特征点，包括：使用SIFT算法依次对各个区块进行特征提取，并将提取到的极值点中大于极值点阈值的点作为提取到的特征点。
6.一种图像匹配装置，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓练兵，李大铭，李皓，
申请(专利权)人：珠海大横琴科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：