【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像匹配领域，尤其涉及一种误匹配对去除方法、系统及可读介质。
技术介绍
1、双视图匹配是计算机视觉中的一项基本任务，旨在建立从两个不同视点捕获的图像中的特征点之间的对应关系。它与许多其他计算机视觉任务密切相关，例如运动结构、图像检索、3d重建和遥感图像和视觉同步定位和映射。双视图匹配的过程包括从同一场景的两幅不同视角图像中提取特征点，然后对这些特征点进行匹配以确定两幅图像之间的相对位置和姿态。然而，由于各种因素可能影响结果的准确性，例如旋转、平移、光照变化、环境因素、模糊和遮挡，因此这项任务具有挑战性。
2、为了应对这些挑战，人们开发了各种技术，包括特征点检测和描述、特征匹配、异常值去除和几何验证。近年来，基于深度学习的方法在双视图匹配方面也显示出了可喜的结果，因为它们可以从大规模数据中学习更鲁棒和更具辨别力的特征。给定两张图片，提取特征点并建立点对点对应关系并不是一个非常困难的问题。然而，匹配特征点通常会产生大量异常匹配对，从大量错误匹配中找到内部对应关系具有挑战性，特别是当异常对应比例高达90％时。
3、异常点去除对应学习方法包括以下三个步骤：首先，获取特征点及其描述符；其次，建立初始对应关系集；第三，删除不正确的对应集。一般来说，第一步是使用现有的方法来实现的，例如sift和superpoint。然后，使用最近邻法来构建初始对应集。然而，这个过程经常会产生大量的异常值，远远多于正常值。因此，去除异常值的网络就显得尤为重要。
技术实现思路
2、为了达到上述目的，本专利技术采取了以下技术方案：
3、一方面，本专利技术提供一种误匹配对去除方法，包括：
4、获取初始匹配对集；其中，通过对两张图像提取其中的特征数据进行匹配得到所述初始匹配对集；
5、基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；
6、对所述多层次深度特征执行特征融合操作，得到所述初始匹配集的综合特征表示；
7、基于所述综合特征表示获取每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。
8、另一个方面，本专利技术还提供一种误匹配对去除系统，包括：
9、获取模块，用于获取初始匹配对集；其中，通过对两张图像提取其中的特征数据进行匹配得到所述初始匹配对集；
10、特征提取网络，用于基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；
11、特征融合网络，用于对所述多层次深度特征执行特征融合操作，得到所述初始匹配集的综合特征表示；基于所述综合特征表示获取每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。
12、另一方面，本专利技术还提供一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的误匹配对去除方法。
13、相较于现有技术，本专利技术提供的一种误匹配对去除方法、系统及可读介质，具有以下有益效果：
14、本专利技术提供一种误匹配对去除方法，针对初始匹配对集基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征；对所述多层次深度特征进行逐层融合操作得到所述初始匹配集中每个匹配对的匹配概率，进而基于所述匹配概率对去除错误匹配对。可以有效去除离群点信息的干扰，增强模型的准确性和稳定性，在各种应用场景中表现更好。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种误匹配对去除方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的误匹配对去除方法，其特征在于，基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征，具体包括：
3.根据权利要求2所述的误匹配对去除方法，其特征在于，所述特征提取模块包括：
4.根据权利要求3所述的误匹配对去除方法，其特征在于，对特征信息进行通道下采样，逐层捕获和保留每个阶段的特征通道信息，同时实现通道融合，具体包括：
5.根据权利要求3所述的误匹配对去除方法，其特征在于，提取特征信息的全局感知信息和结构语义信息，并基于注意力机制进行融合，具体包括：
6.根据权利要求3所述的误匹配对去除方法，其特征在于，对特征点进行聚类分成簇，建立簇之间的相关性，具体包括：
7.根据权利要求1所述的误匹配对去除方法，其特征在于，基于所述综合特征表示获取每个匹配对的匹配概率，具体包括：
8.根据权利要求1所述的误匹配对去除方法，其特征在于，通过对两张图像提取其中的特征数据进行匹配得到所述初始匹配对集，具体包括：
9.一种误
10.一种计算机可读介质，其特征在于，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一所述的误匹配对去除方法。
...【技术特征摘要】
1.一种误匹配对去除方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的误匹配对去除方法，其特征在于，基于注意力机制针对所述初始匹配对集进行特征提取得到多层次深度特征，具体包括：
3.根据权利要求2所述的误匹配对去除方法，其特征在于，所述特征提取模块包括：
4.根据权利要求3所述的误匹配对去除方法，其特征在于，对特征信息进行通道下采样，逐层捕获和保留每个阶段的特征通道信息，同时实现通道融合，具体包括：
5.根据权利要求3所述的误匹配对去除方法，其特征在于，提取特征信息的全局感知信息和结构语义信息，并基于注意力机制进行融合，具体包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：林舒源，郭榆，黄迪，黄斐然，支庭荣，
申请(专利权)人：暨南大学，
类型：发明
国别省市：
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