[发明专利]基于局部邻域约束的空间验证的错误匹配检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像识别领域。

背景技术

近几年，在移动计算平台实现PC机上运行的视觉应用成为研究者和使用者的关注点，使用配备相机的手机启动有关视觉目标的搜索查询被称为基于移动平台的目标检索。其在查询电影、光盘（CD）、印刷媒体、识别周围建筑物、艺术品等方面有广泛的应用。在该项技术中，图像间特征误匹配的检测是影响检索性能的重要因素，因此如何利用计算特征间几何变换关系优化候选结果，是这项技术的核心。

基于查询图像与图像库中所有图像进行相似性比较，由于图像库中图像在在色调、光照、尺度、旋转和遮挡等方面有些不同，这使得在大规模图像库下检索相似图片变得十分困难。

目前众多研究在得到匹配特征后，主要通过几何约束的方式在几何验证步骤中过滤错误的匹配特征对。这些方法通常计算整幅图像中的所有匹配特征对是否满足一致的几何变换关系。然而，在几何验证步骤中，不相关匹配特征的计算对于改善检索性能的作用不大。不论相似区域是图像的一部分还是整幅图像，均满足局部区域中形变相似的特点，因此只需要验证局部区域内的匹配特征是否满足一致的几何关系即可，没有必要计算局部区域外的不相关匹配特征。

发明内容

本发明的目的是通过局部区域内匹配特征对的数量，定义该匹配特征的局部权重，进而过滤不相关的匹配特征对，最后计算相关匹配特征是否满足一致几何变换的基于局部邻域约束的空间验证的错误匹配检测方法。

本发明的步骤是：

a、服务器中图像库图像预先处理：使用一些关键的特征点                                                来表示一幅图像，用一个尺度不变特征点来表示，其包含的信息有：特征点的描述符des、特征点的位置信息(x,y)、特征点的尺度scl、特征点的方向orien，并使用词袋模型生成全局直方图，每幅图像都用这个全局直方图表示；

b、用尺度不变特征变换计算查询图像的SIFT特征；

c、根据步骤b所得图像SIFT特征的描述符，使用该词袋模型同样生成一个全局直方图；

d、对步骤c与步骤a所得全局直方图利用倒排索引结构计算查询图像与图像库每幅图像的相似得分，并记录图像库图像中最相似的前1000幅检索图像序号；

e、根据步骤b中查询图像SIFT特征的位置信息和尺度，与步骤a中所得的前1000幅检索图像SIFT特征的位置、和尺度，使用基于局部区域加权空间约束的错误匹配检测方法，去除错误的匹配特征；

①根据查询图像的SIFT特征与前1000幅检索图像中每幅图像的SIFT特征是否同时量化为相同视觉词，寻找查询图像与每幅检索图像的匹配特征对，其中和分别是查询图像与检索图像的特征；

②在步骤①中选择一个匹配对作为测试匹配特征，验证其是否正确；

③定义步骤②中测试匹配特征的局部区域，其区域范围的距离定义，其中与表示步骤b查询图像匹配特征的尺度参数与步骤a中候选图像匹配特征的尺度参数；

④挑选局部区域中的共同匹配特征，计算该匹配对的局部邻域约束值；共同匹配特征定义如下：

其中dist(,)指两点的欧氏距离；

⑤计算该匹配对的局部邻域约束值，

其中是步骤①中匹配特征对的数量，指步骤④中局部邻域内共同匹配特征的个数；

⑥通过测试中心匹配对的局部邻域内共同匹配特征在横向与纵向中的排列顺序是否一致，验证该测试匹配特征是否正确；

⑦根据步骤⑥得到的查询图像与候选图像中测试中心匹配对的局部邻域内共同匹配对间的横向坐标关系与纵向坐标关系，对其验证否一致，验证定义式如下：，；

⑧根据步骤5.7所得局部邻域中匹配特征在横向与纵向的验证信息，计算该测试中心匹配特征在局部邻域内的几何得分，

其中，表示局部邻域匹配特征中，id号为n的特征与id号为m的特征之间的约束关系；

⑨如果该得分大于阈值，判断测试匹配对正确，反之，错误，定义阈值；

⑩重复步骤②到步骤⑨，直到测试完所有匹配特征对为止；

f、根据步骤e中基于局部邻域约束的空间验证的错误匹配检测方法保留下来的匹配特征数量作为查询图像与检索图像间的最终几何得分；

g、最后根据步骤f得到的几何得分从大到下的顺序，对初始检索结果重新排序，得到最终的检索结果。