[发明专利]一种图像匹配方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像匹配方法和装置。

背景技术

图像匹配技术已经被应用于多个领域，如图像配准、目标识别、脸部识别、医学图像处理等。然而，无论采用何种图像匹配技术，都无法避免出现误匹配的现象，使匹配出的匹配点集合中存在较多的错误匹配点。

为了两幅图像之间的匹配关系时，需要计算两幅图像之间的变换模型参数，但是当匹配点集合中存在大量错误匹配点时，会影响到变换模型参数的估计精度，进而影响到确定图像之间匹配关系。虽然目前采用随机采样一致性算法（RANSAC，Random Sample Consensus）、最小平方中值法等算法来进行图像变换模型参数的估计，可以降低误匹配点对确定图像匹配关系的影响。但是当错误匹配点数量较多，利用这些算法进行变换模型参数估计，也会存在参数估计精度低的问题，从而影响了确定图像之间的匹配关系可靠性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种图像匹配方法和装置，该方法能够提高图像之间匹配的精度，进而提高图像匹配的可靠性。

为实现以上目的，本发明的第一方面提供了一种图像匹配方法，包括：

获取从第一图像与第二图像中匹配出的初始特征点集合，其中，所述初始特征点集合中包括多对特征点对；

依次基于每对所述特征点对的匹配关系，确定所述第一图像中预设的参考点在所述第二图像中的投影点，得到多个投影点；

从所述多个投影点中，确定与所述第二图像中投影点最密集的第一位置的距离大于预设阈值的至少一个第一投影点；

从所述初始特征点集合中去除所述第一投影点对应的特征点对，并根据所述初始特征点集合中剩余的特征点对，确定所述第一图像和所述第二图像的匹配关系。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述依次基于每对所述特征点对的匹配关系，确定所述第一图像中预设的参考点在所述第二图像中的投影点，包括：

获取所述每对特征点对中的第一特征点和第二特征点的特征点信息，其中，所述第一特征点为所述第一图像中的特征点，所述第二特征点为第二图像中的特征点；所述特征点信息包括：特征点在所属图像中的位置、尺度和主方向；

基于所述第一特征点与所述第二特征点的匹配关系，并依据所述第一特征点和第二特征点的特征点信息以及所述参考点在所述第一图像中的位置，确定所述参考点在所述第二图像中的投影点。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述基于所述第一特征点与所述第二特征点的匹配关系，并依据所述第一特征点和第二特征点的特征点信息以及所述参考点在所述第一图像中的位置，确定所述参考点在所述第二图像中的投影点，包括：

根据所述第一特征点的特征点信息，计算所述第一特征点与所述参考点的第一距离，以及所述第一特征点到所述参考点的矢量方向与所述第一特征点的主方向之间的夹角；

根据所述第一特征点的尺度和第二特征点的尺度，计算第二特征点相对第一特征点的尺度缩放因子；

基于所述第一特征点与第二特征点的匹配关系，并根据所述第二特征点的位置、所述第二特征点的主方向、所述第一特征点到所述参考点的矢量方向与所述第一特征点的主方向之间的夹角、所述第一距离以及所述尺度缩放因子，计算所述参考点在所述第二图像中的投影点的位置。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述基于所述第一特征点与第二特征点的匹配关系，并根据所述第二特征点的位置、所述第二特征点的主方向、所述第一特征点到所述参考点的矢量方向与所述第一特征点的主方向之间的夹角、所述第一距离以及所述尺度缩放因子，计算所述参考点在所述第二图像中的投影点的位置，包括：

通过如下方式，计算所述参考点在所述第二图像中的投影点的位置P（X_r,kj,Y_r,kj）：

X_r,kj=x_kj+S_ri,kj*d_r,ri*cos(w_kj+Δφ_r,ri)；

Y_r,kj=y_kj+S_ri,kj*d_r,ri*sin(w_kj+Δφ_r,ri)；