图像特征点对的筛选、图像处理方法及装置、电子设备制造方法及图纸

本申请提供一种图像特征点对的筛选、图像处理方法及装置、电子设备。其中，图像特征点对的筛选方法包括：确定目标图像对应的若干特征点对以及特征点对的第一误差值，根据第一误差值从若干特征点对中筛选出至少一个待检测特征点对，确定待检测特征点对的第二误差值，根据第一误差值和第二误差值确定第三误差值，根据第三误差值从若干待检测特征点对中筛选出至少一个目标特征点对。如此，在初次筛选过后对筛选出的待检测特征点对进行二次筛选，减小将正确特征点对作为误匹配的特征点对剔除的概率，提升特征点对的筛选准确度。并且基于第三误差值确定目标特征点对，相比于仅根据第一误差值确定正确的特征点对，能够使得特征点对的匹配准确度变高。的匹配准确度变高。的匹配准确度变高。

【技术实现步骤摘要】
图像特征点对的筛选、图像处理方法及装置、电子设备
[0001]技术邻域
[0002]本申请涉及图像处理技术邻域，尤其涉及一种图像特征点对的筛选、图像处理方法及装置、电子设备。

技术介绍

[0003]图像特征点对的筛选是计算机视觉邻域中的基础部分，其可为图像处理中的物体识别、目标跟踪和三维重建等计算机视觉邻域中的具体应用提供数据支持。所谓图像特征点对的筛选指的是找出需要配准的两帧图像之间正确匹配的特征点，两帧图像之间匹配的特征点组成特征点对。
[0004]目前对于例如即时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping，简称SLAM)中的特征点对的筛选，大多采用特征点描述子的方法进行特征点对的匹配，即通过对每一帧图像进行特征点提取和描述子计算，然后采用汉明距离等方法基于描述子进行特征点对的匹配。但是该方法对于在低纹理场景或者相似度比较高的场景中，会产生很多误匹配的特征点对，并且对于误匹配的特征点对，现有技术中均直接将误匹配的特征点对进行剔除。这种方式，会存在将正确特征点对当做误匹配的特征点对剔除的情况，从而导致特征点对筛选不准确，特征点对之间的匹配准确度不高的问题。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种图像特征点对的筛选、图像处理方法及装置、电子设备，用以解决现有技术中存在的将正确特征点对当做误匹配的特征点对剔除的情况，从而导致特征点对筛选不准确，特征点对之间的匹配准确度不高的问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种图像特征点对的筛选方法，应用于电子设备，该方法包括：确定目标图像对应的至少一个特征点对，以及确定特征点对的第一误差值；根据特征点对的第一误差值，从至少一个特征点对中筛选出至少一个特征点对，作为待检测特征点对；确定待检测特征点对的第二误差值；根据待检测特征点对的第一误差值和第二误差值，确定待检测特征点对的第三误差值；根据第三误差值，从至少一个待检测特征点对中筛选出至少一个待检测特征点对，作为目标特征点对。
[0007]本申请实现方式中，第一误差值例如为基于LK光流法确定的光流误差(也即LK误差)，第二误差值具体为特征点对的空间相似度误差。
[0008]本申请实现方式提供的图像特征点对的筛选方法，在确定至少一个特征点对和各特征点对的第一误差值后，根据第一误差值初步确定出误匹配的特征点对作为待检测特征点对，通过确定第二误差值，进而根据第一误差值和第二误差值确定第三误差值，从而根据第三误差值从至少一个待检测特征点对中筛选出目标特征点对。如此，在初次筛选过后根据待检测特征点对的第三误差值对筛选出的待检测特征点对进行二次筛选，减小将正确特征点对作为误匹配的特征点对剔除的概率，提升特征点对的筛选准确度。并且基于第三误差值确定目标特征点对，相比于仅根据第一误差值确定正确的特征点对，能够使得特征点
对之间的匹配准确度变高。
[0009]在本申请实现方式提供的图像特征点对的筛选方法的一种实现方式中，确定待检测特征点对的第二误差值，包括：确定待检测特征点对的至少一个向量方向相似度和至少一个向量模值相似度；根据至少一个向量方向相似度和至少一个向量模值相似度确定待检测特征点对的第二误差值。
[0010]本申请实现方式中，根据待检测特征点对的向量方向相似度和向量模值相似度得到待检测特征点对的空间相似度误差，如此，能够基于待检测特征点对的空间相似度误差进行二次筛选，能够筛选出匹配准确度更高的特征点对。
[0011]在本申请实现方式提供的图像特征点对的筛选方法的一种实现方式中，特征点对包括正确特征点对，正确特征点对为至少一个特征点对中，待检测特征点对以外的其他特征点对，正确特征点对包括第一正确特征点和第二正确特征点，待检测特征点对包括第一待检测特征点和第二待检测特征点，确定待检测特征点对的至少一个向量方向相似度和至少一个向量模值相似度，包括：确定第一待检测特征点对应的至少一个第一正确特征点和第二待检测特征点对应的至少一个第二正确特征点；确定至少一个第一向量的坐标和模值以及确定至少一个第二向量的坐标和模值，其中，第一向量为以第一待检测特征点为起点、以第一正确特征点为终点的向量，第二向量为以第二待检测特征点为起点、以第二正确特征点为终点的向量；根据至少一个第一向量的坐标和至少一个第二向量的坐标确定待检测特征点对的至少一个向量方向相似度；并且根据至少一个第一向量的模值和至少一个第二向量的模值确定待检测特征点对的至少一个向量模值相似度。
[0012]本申请实现方式中，基于第一待检测特征点与多个第一正确特征点形成的第一向量的坐标和第二待检测特征点和多个第二正确特征点形成的第二向量的坐标，确定待检测特征点对的向量方向相似度，基于第一向量的模值和第二向量的模值确定待检测特征点对的向量模值相似度。如此，通过待检测特征点对和多个正确特征点对的向量关系得到待检测特征点对的第二误差值，如此，能够使得得到的待检测特征点对的向量方向相似度和向量模值相似度更加准确，进而得到更为精准的空间相似度误差，使得待检测特征点对的筛选更加准确，能够达到精准筛选特征点对的目的。
[0013]在本申请实现方式提供的图像特征点对的筛选方法的一种实现方式中，第一向量和第二向量通过以下方式得到：确定第一待检测特征点的第一邻域和第二待检测特征点的第二邻域；根据灰度质心法确定第一邻域内所述至少一个第一正确特征点的第一灰度质心点和第二邻域内至少一个第二正确特征点的第二灰度质心点；确定第一邻域的第一方向向量和第二邻域的第二方向向量，其中，第一方向向量为以第一待检测特征点为起点，以第一灰度质心点为终点的向量，第二方向向量为以第二待检测特征点为起点，以第二灰度质心点为终点的向量；确定第一向量方向和第一方向轴的第一夹角，以及确定第二向量方向和第二方向轴的第二夹角；将以第一待检测特征点为起点，以第一正确特征点为终点的向量沿第一方向旋转第一夹角，得到第一向量，以及将以第二待检测特征点为起点，以第二正确特征点为终点的向量沿第一方向旋转第二夹角，得到第二向量。
[0014]本申请实现方式中，基于灰度质心法确定出待检测特征点对的灰度质心点，并基于待检测特征点和灰度质心点构成邻域的方向向量，以根据方向向量和第一方向轴的夹角确定各正确特征点的旋转角度，并对各正确特征点进行旋转，进而基于旋转后的正确特征
点得到第一向量和第二向量，从而确保图像的旋转不变性。
[0015]在本申请实现方式提供的图像特征点对的筛选方法的一种实现方式中，待检测特征点对的向量方向相似度通过以下方式得到：
[0016][0017]其中，direct_sim为待检测特征点对的向量方向相似度，(x1,y1)为第一向量的坐标，(x2,y2)为第二向量的坐标。
[0018]在本申请实现方式提供的图像特征点对的筛选方法的一种实现方式中，待检测特征点对的向量模值相似度通过以下方式得到：
[0019][0020]其中，dis_sim为待检测特征点对的向量模值相似度，d1为第一向量的模值，d
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像特征点对的筛选方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：确定目标图像对应的至少一个特征点对，以及确定所述特征点对的第一误差值；根据所述特征点对的所述第一误差值，从所述至少一个特征点对中筛选出至少一个所述特征点对，作为待检测特征点对；确定所述待检测特征点对的第二误差值；根据所述待检测特征点对的所述第一误差值和所述第二误差值，确定所述待检测特征点对的第三误差值；根据所述第三误差值，从所述至少一个待检测特征点对中筛选出至少一个所述待检测特征点对，作为目标特征点对。2.根据权利要求1所述的图像特征点对的筛选方法，其特征在于，确定所述待检测特征点对的第二误差值，包括：确定所述待检测特征点对的至少一个向量方向相似度和至少一个向量模值相似度；根据所述至少一个向量方向相似度和所述至少一个向量模值相似度确定所述待检测特征点对的第二误差值。3.根据权利要求2所述的图像特征点对的筛选方法，其特征在于，所述特征点对包括正确特征点对，所述正确特征点对为所述至少一个特征点对中，所述待检测特征点对以外的其他所述特征点对，所述正确特征点对包括第一正确特征点和第二正确特征点，所述待检测特征点对包括第一待检测特征点和第二待检测特征点，确定所述待检测特征点对的至少一个向量方向相似度和至少一个向量模值相似度，包括：确定所述第一待检测特征点对应的至少一个所述第一正确特征点和所述第二待检测特征点对应的至少一个所述第二正确特征点；确定至少一个第一向量的坐标和模值，以及确定至少一个第二向量的坐标和模值，其中，所述第一向量为以所述第一待检测特征点为起点、以所述第一正确特征点为终点的向量，所述第二向量为以所述第二待检测特征点为起点、以所述第二正确特征点为终点的向量；根据所述至少一个第一向量的坐标和所述至少一个第二向量的坐标确定所述待检测特征点对的所述至少一个向量方向相似度；并且根据所述至少一个第一向量的模值和所述至少一个第二向量的模值确定所述待检测特征点对的所述至少一个向量模值相似度。4.根据权利要求3所述的图像特征点对的筛选方法，其特征在于，所述第一向量和所述第二向量通过以下方式得到：确定所述第一待检测特征点的第一邻域和所述第二待检测特征点的第二邻域；根据灰度质心法确定所述第一邻域内所述至少一个第一正确特征点的第一灰度质心点和所述第二邻域内所述至少一个第二正确特征点的第二灰度质心点；确定所述第一邻域的第一方向向量和所述第二邻域的第二方向向量，其中，所述第一方向向量为以所述第一待检测特征点为起点，以所述第一灰度质心点为终点的向量，所述第二方向向量为以所述第二待检测特征点为起点，以所述第二灰度质心点为终点的向量；确定所述第一方向向量和第一方向轴的第一夹角，以及确定所述第二方向向量和所述第一方向轴的第二夹角；
将以所述第一待检测特征点为起点，以所述第一正确特征点为终点的向量沿第一方向旋转所述第一夹角，得到所述第一向量，以及将以所述第二待检测特征点为起点，以所述第二正确特征点为终点的向量沿所述第一方向旋转所述第二夹角，得到所述第二向量。5.根据权利要求4所述的图像特征点对的筛选方法，其特征在于，所述待检测特征点对的向量方向相似度通过以下方式得到：其中，direct_sim为所述待检测特征点对的向量方向相似度，(x1,y1)为所述第一向量的坐标，(x2,y2)为所述第二向量的坐标。6.根据权利要求5所述的图像特征点对的筛选方法，其特征在于，所述待检测特征点对的向量模值相似度通过以下方式得到：其中，dis_sim为所述待检测特征点对的向量模值相似度，d1为所述第一向量的模值，d
′1为所述第二向量的模值。7.根据权利要求6所述的图像特征点对的筛选方法，其特征在于，所述第二误差值通过以下方式得到：其中，error
sp
为所述第二误差值，direct_sim
i
为所述待检测特征点对的第i个向量方向相似度，dis_sim
i
为所述待检测特征点对的第i个向量模值相似度，i≥1。8.根据权利要求1
‑
7任意一项...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆文娟，张成国，张玉龙，赵嘏，吴坤民，
申请(专利权)人：零束科技有限公司，
类型：发明
国别省市：