[发明专利]电子设备、目标图像识别方法及装置

权利要求书

1.一种目标图像识别方法，其特征在于，包括：

将目标图像样图与待识别图像进行匹配，得到目标图像样图匹配点和待识别图像匹配点，其中，所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点存在对应关系，所述目标图像样图中包括目标图像样张；

在一幅所述待识别图像最多有一幅目标图像的情况下，根据所述目标图像样图匹配点与对应的一幅所述待识别图像匹配点识别所述待识别图像中的目标图像，其中，所述目标图像与所述目标图像样张具有相同的尺度；否则，

对所述待识别图像匹配点进行聚类，得到待识别图像匹配点群，根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群识别所述待识别图像中的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将目标图像样图与待识别图像进行匹配之前，所述方法还包括：

获取所述目标图像样图；

从所述目标图像样图中识别出所述目标图像样张；

确定所述目标图像样张的外轮廓点向量，其中，所述外轮廓用于将所述目标图像样张和背景分界。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将目标图像样图与待识别图像进行匹配，得到所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点包括：

将所述目标图像样图与从所述待识别图像中依次选择出来的一幅待匹配图像进行匹配，直至所有待匹配图像均进行匹配；

所述将所述目标图像样图与从所述待识别图像中依次选择出来的一幅待匹配图像进行匹配包括：

分别获取所述待匹配图像和所述目标图像样图的特征向量；

将所述目标图像样图的特征向量与所述待匹配图像的特征向量进行匹配，得到存在对应关系的所述目标图像样图匹配点和所述待匹配图像匹配点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过暴风算法Brute Force算法将所述目标图像样图的特征向量与所述待匹配图像的特征向量进行匹配。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述待匹配图像和所述目标图像样图的特征向量包括：

提取所述待匹配图像的关键点和所述目标图像样图的关键点；

根据所述待匹配图像的关键点获取所述待匹配图像的特征向量；

根据所述目标图像样图的关键点获取所述目标图像样图的特征向量。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过尺度不变特征变换SIFT算法或快速鲁棒特征SURF算法提取所述待匹配图像的关键点和所述目标图像样图的关键点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将目标图像样图与待识别图像进行匹配，得到所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点之后，所述方法还包括：

通过欧式阈值法或最优节点优先BBF算法对所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点进行误匹配验证，其中，所述误匹配验证用于验证所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点的匹配关系的正确性；

在验证存在未通过所述误匹配验证的情况下，删除匹配关系错误的所述目标图像样图匹配点和所述待识别图像匹配点。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群识别所述待识别图像中的目标图像包括：

根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群确定出每幅待识别图像中的目标图像区域；

根据所述目标图像样图从所述目标图像区域中确定目标图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群确定出每幅待识别图像中的目标图像区域包括：

根据所述目标图像样图匹配点与对应的所述待识别图像匹配点群的变换关系得到变换矩阵；

通过所述变换矩阵和目标图像样张的外轮廓点向量确定出每幅待识别图像中的目标图像区域。