[发明专利]一种检测场景特征点与图像点特征间匹配中误匹配的方法

权利要求书

1.一种检测场景特征点与图像点特征间匹配中误匹配的方法，其特征在于，它包括以下步骤：

（1）对图像进行基于先验的随机抽样，获得样本数据；该步骤通过以下子步骤来实现：

（1.1）将图像均分成a*b的块，其中a表示图像高度的均分数，b表示宽度的均分数；

（1.2）针对单张图像，规定最小样本集中的m个采样点取自m个不同分块，先随机选择m个分块，再在每个分块随机选择一个匹配点加入最小样本集中；

（1.3）针对图像序列，利用相邻帧图像内容相似的特性，对当前帧进行数据抽样时，利用前一帧图像的内点的分布情况，将前一帧第i个分块中的内点比例标记为将该数值截断到[low，high]之间（其中low和high分别表示截断的下限和上限值），以确保当前帧中的每一块都有一定概率被选中，将当前帧第i个分块被选中的概率设为规定最小样本集中的m个采样点取自m个不同分块，先根据p_i选择选择m个分块，再在每个分块随机选择一个匹配点加入最小样本集中。

（2）使用给定的假设将样本点区分为内点和外点，并使用内点的数量和分布对假设进行评价，该步骤通过以下子步骤来实现：

（2.1）用给定的假设参数拟合所有匹配点，根据拟合误差区分内点和外点；

（2.2）根据步骤2.1得到的内点，使用如下两种方法计算内点的分布：第一种使用标准协方差矩阵N是内点数目，x_i是第i个内点的位置，是所有内点的平均位置；第二种使用加权协方差矩阵ε_i为当前帧第i个分块中的内点比例，x_i是第i个分块的位置，是所有分块的加权平均位置；

（2.3）对评估假设进行评分

s=(Σiϵi)πdet(C)A]]>

其中，A是图像面积，∑_iε_i为个分块内点比例之和，det(C)表示步骤2.2所得到的协方差矩阵的行列式，为内点分布椭圆的面积。

（3）重复步骤1和步骤2，直到假设满足给定的终止条件，终止条件为：

（3.1）针对单张图像，将当前最佳假设下的第i个分块的内点比例标记为定义如下终止条件

(1-(Σi1Bϵ^i)m)KS<η]]>

其中，K_S为最大迭代次数，B为分块总数，m是样本大小，η为用户定义的置信度参数，为选择一个分块的概率，为选择一个内点的概率，为最小样本集中存在动态点或外点的概率，为K_s次采样后仍没有得到一个只包含内点的最小样本集的概率；

（3.2）针对视频序列，定义如下终止条件

(1-(Σipiϵ^i)m)KS<η]]>

其中，参数含义同步骤（3.1），为选择一个内点的概率，为最小样本集中存在动态点或外点的概率，为K_s次采样后仍没有得到一个只包含内点的最小样本集的概率。

（4）利用步骤1，步骤2和步骤3获得的最佳假设和最佳样本获得具体应用所需的模型或数据，具体包括：

（4.1）通过步骤1-3步操作获得最佳假设和最佳样本；

（4.2）利用所有内点信息对最佳假设和样本进行进一步的优化；

（4.2）利用最终的样本获得具体应用所需的模型或数据。