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一种图像同名点的匹配方法及装置.pdf

摘要
申请专利号:

CN201610599169.2

申请日:

2016.07.27

公开号:

CN106257497A

公开日:

2016.12.28

当前法律状态:

实审

有效性:

审中

法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/62申请日:20160727|||公开
IPC分类号: G06K9/62 主分类号: G06K9/62
申请人: 中测高科(北京)测绘工程技术有限责任公司
发明人: 曹萌; 范荣双; 郑君; 贺鹏艳; 马远向; 张永
地址: 100039 北京市海淀区北太平路16号
优先权:
专利代理机构: 北京华沛德权律师事务所 11302 代理人: 黄耀威
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法律状态
申请(专利)号:

CN201610599169.2

授权太阳城集团号:

|||

法律状态太阳城集团日:

2017.01.25|||2016.12.28

法律状态类型:

太阳城集团实质审查的生效|||公开

摘要

本发明涉及计算机图形学领域,公开了一种图像同名点的匹配方法及装置,通过获取至少两个图像;对所述图像进行特征提取,以获得稳定的第一特征点集合;在两个不同的所述第一特征点集合之间进行特征点匹配,以生成第二特征点集合,并利用相关反向算法,获取所述第二特征点集合在对应图像中对应的像素点集合;根据图像尺度及图像特性,在所述像素点集合中进行相似区域扩展;计算两个图像中所述相似区域的面积比值;计算两个图像中的所述相似区域中点集的欧式距离或者相关系数,以计算两个图像中的相似区域的匹配度;当所述匹配度大于预设阈值时,以获得同名点集合。使得本发明无需获取拍摄图像时的技术参数,就可对拍摄图像进行同名点匹配识别。

权利要求书

1.一种图像同名点的匹配方法,其特征在于,包括:
获取至少两个图像;
对所述图像进行特征提取,以获得稳定的第一特征点集合,并确定所述第一特征点集
合中特征点的方向,并获取特征向量;
在两个不同的所述第一特征点集合之间进行特征点匹配,以生成第二特征点集合,并
利用相关反向算法,获取所述第二特征点集合在对应图像中对应的像素点集合;
根据图像尺度及图像特性,在所述像素点集合中进行相似区域扩展;
计算相似区域的面积,计算两个图像中所述相似区域的面积比值,根据所述面积比值,
对于所述相似区域进行重采样,使得两个图像中的所述相似区域的面积相当;
计算两个图像中的所述相似区域中点集的欧式距离或者相关系数,以计算两个图像中
的相似区域的匹配度;
当所述匹配度大于预设阈值时,从所述区域中选取不超过总点数一半的点作为特征
点,以获得同名点集合,完成图像同名点匹配。
2.根据权利要求1所述的图像同名点的匹配方法,其特征在于,所述特征提取包括SIFT
特征提取、HARRIS特征提取、SUSAN特征提取。
3.根据权利要求2所述的图像同名点的匹配方法,其特征在于,当所述特征提取为SIFT
特征提取时,所述对所述图像进行特征提取,以获得稳定的第一特征点集合的步骤,包括:
通过不同尺度kσ的高斯滤波函数对图像进行卷积处理,以获得尺度空间的图像,其中,
σ为倍增指数,k值为尺度系数;
对不同k值对应的尺度空间图像进行差分处理,以获得由多个高斯差分影像组成的金
字塔图像;
在所述金字塔图像中,对每个像素点及与所述像素点同尺度的8个相邻像素点和上下
相邻尺度对应的18个像素点,进行灰度值比较,选取极值点作为SIFT候选特征点;
对所述SIFT候选特征点,去除低对比度和边缘候选极值点,以获得第一特征点集合。
4.根据权利要求1所述的图像同名点的匹配方法,其特征在于,所述在两个不同的所述
第一特征点集合之间进行特征点匹配,以生成第二特征点集合,并利用相关反向算法,获取
所述第二特征点集合在对应图像中对应的像素点集合的步骤,包括:
在两个不同的所述第一特征点集合之间判断出两个特征向量的距离小于预设阈值的
特征点,利用双向配对,进行特征点筛选;
利用随机抽样的算法,进行进一步筛选,以获得第二特征点集合;
利用相关反向算法获取所述第二特征点集合在对应图像中对应的像素点集合。
5.根据权利要求1所述的图像同名点的匹配方法,其特征在于,所述根据图像尺度及图
像特性,在所述像素点集合中进行相似区域扩展,包括:
根据图像尺度及图像特性,在所述像素点集合中确定每个像素点的相同形状的邻域;
计算所述邻域中每个像素点的坐标值,并连接每个像素点,以构成封闭的多边形。
6.一种图像同名点的匹配装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取至少两个图像;
特征提取模块,用于对所述图像进行特征提取,以获得稳定的第一特征点集合,并确定
所述第一特征点集合中特征点的方向,并获取特征向量;
匹配模块,用于在两个不同的所述第一特征点集合之间进行特征点匹配,以生成第二
特征点集合,并利用相关反向算法,获取所述第二特征点集合在对应图像中对应的像素点
集合;
区域扩展模块,用于根据图像尺度及图像特性,在所述像素点集合中进行相似区域扩
展;
区域匹配模块,用于计算相似区域的面积,计算两个图像中所述相似区域的面积比值,
根据所述面积比值,对于所述相似区域进行重采样,使得两个图像中的所述相似区域的面
积相当;计算两个图像中的所述相似区域中点集的欧式距离或者相关系数,以计算两个图
像中的相似区域的匹配度;
同名匹配模块,用于当所述匹配度大于预设阈值时,从所述区域中选取不超过总点数
一半的点作为特征点,以获得同名点集合,完成图像同名点匹配。
7.根据权利要求6所述的图像同名点的匹配装置,其特征在于,所述特征提取模块,包
括:
卷积单元,用于通过不同尺度kσ的高斯滤波函数对图像进行卷积处理,以获得尺度空
间的图像,其中,σ为倍增指数,k值为尺度系数;
差分计算单元,用于对不同k值对应的尺度空间图像进行差分处理,以获得由多个高斯
差分影像组成的金字塔图像;
极值点选取单元,用于在所述金字塔图像中,对每个像素点及与所述像素点同尺度的8
个相邻像素点和上下相邻尺度对应的18个像素点,进行灰度值比较,选取极值点作为SIFT
候选特征点;
极值点筛选单元,用于对所述SIFT候选特征点,去除低对比度和边缘候选极值点,以获
得第一特征点集合。
8.根据权利要求6所述的图像同名点的匹配装置,其特征在于,所述匹配模块,包括:
第一筛选单元,用于在两个不同的所述第一特征点集合之间判断出两个特征向量的距
离小于预设阈值的特征点,利用双向配对,进行特征点筛选;
第二筛选单元,用于利用随机抽样的算法,进行进一步筛选,以获得第二特征点集合;
反向映射单元,用于利用相关反向算法获取所述第二特征点集合在对应图像中对应的
像素点集合。
9.根据权利要求6所述的图像同名点的匹配装置,其特征在于,所述区域扩展模块,包
括:
邻域扩展单元,用于根据图像尺度及图像特性,在所述像素点集合中确定每个像素点
的相同形状的邻域;
多边形扩展单元,用于计算所述邻域中每个像素点的坐标值,并连接每个像素点,以构
成封闭的多边形。

关 键 词:
一种 图像 同名 匹配 方法 装置
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