[发明专利]面向二进制特征的图像匹配方法及其系统

说明书

本发明适用于图像检索技术领域，提供了一种面向二进制特征的图像匹配方法及其系统，所述方法包括：特征提取步骤：提取待检测的图片的多个特征点的信息以及多个所述特征点的第一二进制描述子；第一匹配步骤：将多个所述第一二进制描述子与预设的图片库中的所有图片的第二二进制描述子进行比较，找出与多个所述第一二进制描述子匹配数最多的第二二进制描述子所对应的第一图片；第二匹配步骤：将所述待检测的图片和所述第一图片进行特征点的信息的匹配，获得所述待检测图片的匹配结果信息。由此，本发明提高了图像匹配的准确性及速度。

技术领域

本发明涉及图像检索技术领域，尤其涉及一种面向二进制特征的图像匹配方法及其系统。

背景技术

互联网图像视觉信息的迅速增长，给信息的组织与管理带来了巨大挑战，对海量图像进行内容分析与检测的需求越来越大，基于内容的图像检索技术应运而生。基于内容的图像检索技术主要分为两个部分，第一部分主要是图像特征的提取，包括特征点的位置，特征点的主方向以及特征点的描述子。第二部分主要是图片匹配技术，包括图片特征索引以及相应的匹配规则，由于图片特征库往往是巨大的海量数据，因此需要高效、稳定的索引技术配合合理的匹配规则，才能满足实时海量数据的检索需求。

现有的主流的图像匹配方法主要是用到了BOW(bag of word，词袋模型)以及倒排索引技术，配合(Hamming_Embedding，海明嵌入)等匹配规则，达到海量图片匹配检索的目的。然后，在词袋模型中，首先需要训练视觉单词中心，再把特征描述子分配到距离最近的视觉中心，这个过程中视觉中心的个数难以确定，如果个数太多，需要巨大的计算量，往往需要GPU协助，如果太小，则检索效果不好，同时分配特征描述子的过程也是计算密集型的过程。另外一方面，词袋模型以及海明嵌入的规则往往只应用于实数特征描述子(即每个描述子分量是个实数)，不能满足实时监控领域的图像检索需求。

综上可知，现有的图像匹配技术在实际使用上，显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。

发明内容

针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种面向二进制特征的图像匹配方法及其系统，以提高图像匹配的准确性及速度。

为了实现上述目的，本发明提供一种面向二进制特征的图像匹配方法，所述方法包括：

特征提取步骤：提取待检测的图片的多个特征点的信息以及多个所述特征点的第一二进制描述子；

第一匹配步骤：将多个所述第一二进制描述子与预设的图片库中的所有图片的第二二进制描述子进行比较，找出与多个所述第一二进制描述子匹配数最多的第二二进制描述子所对应的第一图片；

第二匹配步骤：将所述待检测的图片和所述第一图片进行特征点的信息的匹配，获得所述待检测图片的匹配结果信息。

根据所述的图像匹配方法，所述特征点的信息包括：所述特征点的特征点主方向、特征点位置和特征点覆盖面积；

所述特征提取步骤包括：提取所述待检测的图片的多个特征点的特征点主方向、特征点位置以及所述特征点的第一二进制描述子；

在所述第一匹配步骤之前包括：

二进制索引建立步骤：建立所述图片库的二进制索引，所述二进制索引包括由多个第二二进制描述子组成的二进制特征空间和每个所述第二二进制描述子所在图片的图片序号。

根据所述的图像匹配方法所述第一匹配步骤包括：

分别将每个所述第一二进制描述子在所述二进制特征空间中与所述第二二进制描述子进行匹配；

选择包括与多个所述第一二进制描述子匹配数最多的所述第二二进制描述子的所述第一图片，若所述匹配数大于预设的第一阈值，则记录匹配的多个所述第一二进制描述子和第二二进制描述子所对应的特征点对，并执行所述第二匹配步骤，否则所述第一匹配步骤失败。