[发明专利]一种高精度的图像匹配方法及系统在审
| 申请号： | 201710584412.8 | 申请日： | 2017-07-18 |
| 公开（公告）号： | CN109271995A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 张文星 | 申请（专利权）人： | 深圳市凯立德科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/32 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518040 广东省深圳市福田区深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 图像匹配 匹配点 兴趣点 标牌 数据处理领域 高精度电子 比对图像 地图数据 分布位置 目标图像 冗余图像 算法优化 特征提取 去除 制作 匹配 加工 | ||
1.一种高精度的图像匹配方法，其特征在于，包括：
确定目标图像和比对图像中的兴趣点标牌区域；
对所述兴趣点标牌区域进行特征提取；
将所述提取到的特征进行匹配，获得匹配点；
根据匹配点的分布位置和/或匹配点数量进行图像匹配。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述确定目标图像和比对图像中的兴趣点标牌区域包括：
利用MSER算法对图像中的兴趣点标牌区域进行粗定位，再利用HOG算法和SVM算法进行精确定位。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述对所述兴趣点标牌区域进行特征提取包括：采用Root-sift算法对所述兴趣点标牌区域进行特征提取。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
将所述提取到的特征进行匹配，获得匹配点包括：将提取出特征的图像中的各个尺度图像进行描述子匹配，当描述子的距离小于阈值时即可判断为匹配成功，获得匹配点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据匹配点的分布位置和/或匹配点数量进行图像匹配包括：
根据匹配点的分布位置和/或匹配点数量判断图像是否匹配，若匹配点空间分布一致及匹配点数量达到预设值，则判断图像匹配成功。
6.一种高精度的图像匹配系统，其特征在于，包括：
兴趣点标牌区域确定单元，用于确定目标图像和比对图像中的兴趣点标牌区域；
特征提取单元，用于对所述兴趣点标牌区域进行特征提取；
特征匹配单元，用于将所述提取到的特征进行匹配，获得匹配点；
图像匹配单元，用于根据匹配点的分布位置和/或匹配点数量进行图像匹配。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述确定目标图像和比对图像中的兴趣点标牌区域包括：
利用MSER算法对图像中的兴趣点标牌区域进行粗定位，再利用HOG算法和SVM算法进行精确定位。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述对所述兴趣点标牌区域进行特征提取包括：采用Root-sift算法对所述兴趣点标牌区域进行特征提取。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
将所述提取到的特征进行匹配，获得匹配点包括：将提取出特征的图像中的各个尺度图像进行描述子匹配，当描述子的距离小于阈值时即可判断为匹配成功，获得匹配点。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，
所述根据匹配点的分布位置和/或匹配点数量进行图像匹配包括：
根据匹配点的分布位置和/或匹配点数量判断图像是否匹配，若匹配点空间分布一致及匹配点数量达到预设值，则判断图像匹配成功。
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