一种图像误匹配滤除方法及其图像匹配装置.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115100444A(43)申请公布日2022.09.23(21)申请号202210558483.1(22)申请日2022.05.20(71)申请人莆田学院地址351100福建省莆田市荔城区西天尾镇紫霄东路2121号(72)发明人陈青青(74)专利代理机构北京权智天下知识产权代理事务所(普通合伙)11638专利代理师王新爱(51)Int.Cl.G06V10/75(2022.01)G06V10/46(2022.01)G06V10/74(2022.01)权利要求书2页说明书7页附图5页(54)发明名称一种图像误匹配滤除方法及其图像匹配装置(57)摘要本发明公开了一种图像误匹配滤除方法及其图像匹配装置，所述方法包括：S1：分别对待处理的第一图像和第二图像进行特征点提取，得到特征点集合；S2：对特征点集合中的每个相对应的特征点进行初始特征匹配，得到特征点局部匹配集合；S3：分别对第一图像和第二图像进行网格划分，根据网格的匹配情况形成第一图像和第二图像之间的网格向量对，根据网格向量对的匹配情况计算每个网格的匹配置信度以保留或剔除局部匹配集合中误匹配的特征对。本发明采用基于网格向量的误匹配剔除算法，能快速降低计算复杂度，能够从整张图像的全局角度出发，不仅能够剔除局部特征不同的误匹配对，还能剔除图案要素相同但排版不同、或图案要素存在对称时产生的误匹配，使得图像间的匹配准确率有效提升。CN115100444ACN115100444A权利要求书1/2页1.一种图像误匹配滤除方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：采用SIFT特征检测结合角点检测算法分别对待处理的第一图像和第二图像进行特征点提取，得到特征点集合；S2：对特征点集合中的每个相对应的特征点进行初始特征匹配，得到第一图像和第二图像间的特征点局部匹配集合；S3：分别对第一图像和第二图像进行网格划分，根据网格的匹配情况形成第一图像和第二图像之间的网格向量对，根据网格向量对的匹配情况计算每个网格的匹配置信度以保留或剔除局部匹配集合中误匹配的特征对。2.根据权利要求1所述的图像误匹配滤除方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21：进行ratiotest过滤，利用欧式距离计算第一幅图像中的点距离第二幅图像中最近距离和次近距离，剔除二者比值不符合要求的特征点；S22：进行交叉匹配过滤，剔除ratiotest过滤后的误匹配；S23：使用GMS算法消除交叉匹配过滤后的误匹配；S24：调用RANSAC算法函数，对使用GMS算法消除交叉匹配过滤后的误匹配后的初始匹配对再次进行误匹配剔除得到第一图像和第二图像之间的特征点局部匹配集合；3.根据权利要求1所述的图像误匹配滤除方法，其特征在于，所述步骤S3包括：S31：分别对第一图像和第二图像进行网格划分，计算第一图像每个网格与第二图像中对应网格含有的匹配对数；S32：依次遍历第二图像中与第一图像对应的网格，寻求与第一图像中每一网格匹配对数最多的第二图像中对应的网格，形成第一图像和第二图像之间的网格匹配集；S33：对第一图像中含有匹配对数的网格，两两形成网格向量，对第二图像中对应网格，也两两形成网格向量，将第一图像的网格向量与第二图像中对应的网格向量形成网格向量对；S34：判断网格向量对是否匹配正确，根据网格向量对的匹配情况计算每个网格的匹配置信度以保留或剔除局部匹配集合中误匹配的特征对。4.根据权利要求3所述的图像误匹配滤除方法，其特征在于，所述步骤S34包括：S341：分别计算每一网格向量对的夹角；S342：判断夹角是否大于预设阈值，若夹角大于预设阈值，判定为匹配错误网格向量对，进入S345步骤；若夹角小于预设阈值，进入S343步骤；S343：计算该网格向量对包含的两个网格的位移，依照式(1)进行计算，i其中，表示第一图像和第二图像之间的网格匹配集的平均移动距离，p,j表示第i个网格指向第j个网格形成的网格向量中包含的两个网格的位移信息，依据式(2)计算，S344：判断式(1)的值是否为0；若式(1)的值为0，判定为匹配错误网格向量对，若式(1)的值不为0，判定为匹配正确网2CN115100444A权利要求书2/2页格向量对；S345：计算每一网格的匹配置信度得分，按照该网格构成的正确网格向量对与错误网格向量对的差，与第一图像和第二图像之间的形成的网格向量对中正确网格向量对与错误网格向量对的差之间的比值计算每一网格的匹配置信度，如式(3)；S346：依据式(4)判断网格对是否属于正确匹配，判断式(4)的值是否为正；若式(4)的值为正，则保留正确匹配网格内包含的特征匹配对，若式(4)的值为负，则删除错误匹配网格内包含的特征匹配对，其中，M表示含有匹配对数的网格数量。5.根据权利要求3所述的图