图像匹配方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种图像匹配方法及装置，涉及计算机视觉领域，方法包括：确定两待匹配图像的图像特征点，根据所述图像特征点进行坐标聚类，并根据坐标聚类结果将所述待匹配图像划分为多个图像区域；对每一待匹配图像的多个图像区域进行重要度排序，根据重要度顺序依次对所述两待匹配图像的两图像区域进行特征比对，确定所述两图像区域的相似度；根据所述两图像区域的相似度确定所述两待匹配图像是否匹配；本申请能够有效提高图像检索精度和匹配效率。配效率。配效率。

Image matching method and device

【技术实现步骤摘要】
图像匹配方法及装置


[0001]本申请涉及计算机视觉领域，也可用于金融领域，具体涉及一种图像匹配方法及装置。

技术介绍

[0002]随着智能手机和数码产品的普及，用户开始使用数码产品来拍照，并且附带一些地理标签将其分享到一些互联网的社交网站上，这使得互联网的图像数据信息呈爆炸式的增长。而于此同时，图像检索的需求也在不断增长。
[0003]图像检索是指输入图像的关键信息，从而在互联网上检索出与此相关的图像。这里的关键信息包括图像的标签或是图像本身，而对用户来说，最便利的就是将图像直接上传到互联网上，以查询本地图像的相关图像，比如用户想了解一栋建筑物，可以直接拍下这栋建筑物，然后通过提取图像特征与互联网的大数据库进行比较，最终得到用户想要的信息，但随着用户对图像检索的精度和速度需求不断上升，使得一些传统的图像检索方法已经不能满足用户的需求。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中的问题，本申请提供一种图像匹配方法及装置，能够有效提高图像检索精度和匹配效率。
[0005]为了解决上述问题中的至少一个，本申请提供以下技术方案：
[0006]第一方面，本申请提供一种图像匹配方法，包括：
[0007]确定两待匹配图像的图像特征点，根据所述图像特征点进行坐标聚类，并根据坐标聚类结果将所述待匹配图像划分为多个图像区域；
[0008]对每一待匹配图像的多个图像区域进行重要度排序，根据重要度顺序依次对所述两待匹配图像的两图像区域进行特征比对，确定所述两图像区域的相似度；
[0009]根据所述两图像区域的相似度确定所述两待匹配图像是否匹配。
[0010]进一步地，所述确定两待匹配图像的图像特征点，包括：
[0011]根据预设尺度不变特征转换算法查找所述待匹配图像在不同尺度空间上的极值点，得到所述待匹配图像的图像特征点。
[0012]进一步地，所述根据所述图像特征点进行坐标聚类，并根据坐标聚类结果将所述待匹配图像划分为多个图像区域，包括：
[0013]根据预设均值漂移聚类算法对所述图像特征点的坐标进行坐标聚类；
[0014]根据所述坐标聚类的结果确定多个图像区域。
[0015]进一步地，所述对每一待匹配图像的多个图像区域进行重要度排序，包括：
[0016]根据划分后的各图像区域所包含的图像特征点的数量，对各图像区域进行重要度排序。
[0017]进一步地，所述对每一待匹配图像的多个图像区域进行重要度排序，还包括：
[0018]根据划分后的各图像区域与所述待匹配图像的图像中心之间的位置距离，对各图像区域进行重要度排序。
[0019]进一步地，所述根据重要度顺序依次对所述两待匹配图像的两图像区域进行特征比对，确定所述两图像区域的相似度，包括：
[0020]根据重要度顺序依次确定所述两待匹配图像的两图像区域是否具有相同的视觉属性；
[0021]根据所述两图像区域具有的相同视觉属性的数量和所述两图像区域的空间描述符确定两图像区域的相似度。
[0022]第二方面，本申请提供一种图像匹配装置，包括：
[0023]图像区域划分模块，用于确定两待匹配图像的图像特征点，根据所述图像特征点进行坐标聚类，并根据坐标聚类结果将所述待匹配图像划分为多个图像区域；
[0024]显著区域确定模块，用于对每一待匹配图像的多个图像区域进行重要度排序，根据重要度顺序依次对所述两待匹配图像的两图像区域进行特征比对，确定所述两图像区域的相似度；
[0025]图像匹配模块，用于根据所述两图像区域的相似度确定所述两待匹配图像是否匹配。
[0026]进一步地，所述图像区域划分模块包括：
[0027]特征点确定单元，用于根据预设尺度不变特征转换算法查找所述待匹配图像在不同尺度空间上的极值点，得到所述待匹配图像的图像特征点。
[0028]进一步地，所述图像区域划分模块还包括：
[0029]坐标聚类单元，用于根据预设均值漂移聚类算法对所述图像特征点的坐标进行坐标聚类；
[0030]图像划分单元，用于根据所述坐标聚类的结果确定多个图像区域。
[0031]进一步地，所述显著区域确定模块包括：
[0032]数量排序单元，用于根据划分后的各图像区域所包含的图像特征点的数量，对各图像区域进行重要度排序。
[0033]进一步地，所述显著区域确定模块还包括：
[0034]距离排序单元，用于根据划分后的各图像区域与所述待匹配图像的图像中心之间的位置距离，对各图像区域进行重要度排序。
[0035]进一步地，所述显著区域确定模块还包括：
[0036]相同属性判断单元，用于根据重要度顺序依次确定所述两待匹配图像的两图像区域是否具有相同的视觉属性；
[0037]相似度计算单元，用于根据所述两图像区域具有的相同视觉属性的数量和所述两图像区域的空间描述符确定两图像区域的相似度。
[0038]第三方面，本申请提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的图像匹配方法的步骤。
[0039]第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的图像匹配方法的步骤。
[0040]第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现所述的图像匹配方法的步骤。
[0041]由上述技术方案可知，本申请提供一种图像匹配方法及装置，通过对图像区域的划分，使得整个图像被分为“显著”和“非显著”两部分，对显著区域的图像特征进行对比，从而大大减少了图像特征的数量，有利于提高图像检索精度和图像检索匹配效率。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1为本申请实施例中的图像匹配方法的流程示意图之一；
[0044]图2为本申请实施例中的图像匹配方法的流程示意图之二；
[0045]图3为本申请实施例中的图像匹配方法的流程示意图之三；
[0046]图4为本申请实施例中的图像匹配装置的结构图之一；
[0047]图5为本申请实施例中的图像匹配装置的结构图之二；
[0048]图6为本申请实施例中的图像匹配装置的结构图之三；
[0049]图7为本申请实施例中的图像匹配装置的结构图之四；
[0050]图8为本申请实施例中的图像匹配装置的结构图之五；
[0051]图9为本申请实施例中的图像匹配装置的结构图之六；
[0052]图10为本申请实施例中的电子设备的结构示意图。
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【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，所述方法包括：确定两待匹配图像的图像特征点，根据所述图像特征点进行坐标聚类，并根据坐标聚类结果将所述待匹配图像划分为多个图像区域；对每一待匹配图像的多个图像区域进行重要度排序，根据重要度顺序依次对所述两待匹配图像的两图像区域进行特征比对，确定所述两图像区域的相似度；根据所述两图像区域的相似度确定所述两待匹配图像是否匹配。2.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，所述确定两待匹配图像的图像特征点，包括：根据预设尺度不变特征转换算法查找所述待匹配图像在不同尺度空间上的极值点，得到所述待匹配图像的图像特征点。3.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，所述根据所述图像特征点进行坐标聚类，并根据坐标聚类结果将所述待匹配图像划分为多个图像区域，包括：根据预设均值漂移聚类算法对所述图像特征点的坐标进行坐标聚类；根据所述坐标聚类的结果确定多个图像区域。4.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，所述对每一待匹配图像的多个图像区域进行重要度排序，包括：根据划分后的各图像区域所包含的图像特征点的数量，对各图像区域进行重要度排序。5.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，所述对每一待匹配图像的多个图像区域进行重要度排序，还包括：根据划分后的各图像区域与所述待匹配图像的图像中心之间的位置距离，对各图像区域进行重要度排序。6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝婧雯，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：