[发明专利]图像配准方法、移动终端及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种图像配准方法，应用于移动终端，其特征在于，所述方法包括：

对参考图像以及待配准图像分别进行特征点检测及描述，得到所述参考图像的特征点集合P1和各个特征点的描述子集合D1，以及所述待配准图像的特征点集合P2和各个特征点的描述子集合D2；

对所述参考图像以及所述待配准图像进行粗匹配，得到特征点集合P1和P2之间的第一特征点匹配对集合M1；

根据所述第一特征点匹配对集合M1计算第一单应矩阵H1；

根据所述第一单应矩阵H1对所述参考图像以及所述待配准图像进行精匹配，得到特征点集合P1和P2之间的第二特征点匹配对集合M2；

根据所述第二特征点匹配对集合M2计算第二单应矩阵H2；

使用所述第二单应矩阵H2将所述待配准图像进行矫正，得到目标图像；

其中，所述对所述参考图像以及所述待配准图像进行粗匹配，包括：

使用基于第一阈值的最近邻比次近邻方式对所述参考图像以及所述待配准图像进行粗匹配；

所述根据所述第一单应矩阵H1对所述参考图像以及所述待配准图像进行精匹配，包括：

根据所述第一单应矩阵H1，使用基于第二阈值的最近邻比次近邻方式对所述参考图像以及所述待配准图像进行精匹配，其中，所述第二阈值小于所述第一阈值；

其中，所述根据所述第一单应矩阵H1对所述参考图像以及所述待配准图像进行精匹配，得到特征点集合P1和P2之间的第二特征点匹配对集合M2，包括：

对于所述参考图像的特征点集合P1的每一个特征点计算其在所述待配准图像中的初始映射点

计算特征点与其在所述待配准图像的特征点集合P2中对应的特征点分别对应的描述子间的第一欧氏距离d₁；

根据所述描述子间的第一欧式距离d₁以及描述子间的欧式距离权值计算描述子间的第二欧式距离d₂＝w·d₁，其中，距离点越近的特征点对应的权值w越小，而距离点越远的特征点对应的权值w越大；

根据所述描述子间的第二欧式距离，使用基于第二阈值的最近邻比次近邻方式对所述参考图像以及所述待配准图像进行精匹配，得到特征点集合P1和P2之间的第二特征点匹配对集合M2。

2.根据权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于，所述根据所述第二特征点匹配对集合M2计算第二单应矩阵H2，包括：

对所述第二特征点匹配对集合M2进行稀疏化处理，得到第三特征点匹配对集合M3；

根据所述第三特征点匹配对集合M3计算所述第二单应矩阵H2。

3.根据权利要求2所述的图像配准方法，其特征在于，所述对所述第二特征点匹配对集合M2进行稀疏化处理，得到第三特征点匹配对集合M3，包括：

将所述参考图像划分为N1*N2个图像子块；

对于每一个图像子块，统计所述第二特征点匹配对集合M2中落入该图像子块的特征点匹配对数量；

保留每个图像子块中的Nm对特征点匹配对，并删除其余特征点匹配对，得到第三特征点匹配对集合M3。

4.根据权利要求3所述的图像配准方法，其特征在于，所述保留每个图像子块中的Nm对特征点匹配对，包括：

按照特征点检测过程中的检测顺序，保留每个图像子块中的前Nm对特征点匹配对。

5.根据权利要求2所述的图像配准方法，其特征在于，所述根据所述第一特征点匹配对集合M1计算第一单应矩阵H1，包括：

对所述第一特征点匹配对集合M1，使用第一随机采样一致RANSAC算法计算第一单应矩阵H1，其中，所述第一RANSAC算法采用第一误差阈值；

所述根据所述第三特征点匹配对集合M3计算所述第二单应矩阵H2，包括：

对所述第三特征点匹配对集合M3，使用第二RANSAC算法计算第二单应矩阵，其中，所述第二RANSAC算法采用第二误差阈值，所述第二误差阈值小于所述第一误差阈值。