[发明专利]一种图像匹配方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像匹配方法，其特征在于，包括：

获取模板图像的模板特征点集和待搜索图像的目标特征点集，其中，特征点集包括显著角点和边缘特征点；

根据所述模板图像对所述待搜索图像的每一像素点进行遍历，计算所述模板特征点集和所述模板图像区域对应的所述目标特征点集的目标相似度度量；

根据所述目标相似度度量确定匹配特征点的位置，在所述待搜索图像中显示所述匹配特征点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取模板图像的模板特征点集，包括：

获取模板图像的模板特征点和旋转角度；

若所述模板特征点的个数大于第一预设点数，则将所述模板图像进行金字塔降采样分层，得到层级模板图像；

根据所述旋转角度对每一层级模板图像的模板特征点进行角度变化，得到模板图像的模板特征点集。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取模板图像的模板特征点，包括：

提取所述模板图像的模板候选角点；

若所述模板候选角点为邻域内的极大值点，则将所述模板候选角点确定为模板显著角点；

提取所述模板显著角点在所述邻域内的模板边缘点；

对所述模板边缘点进行采样得到模板边缘特征点；

根据所述模板显著角点和所述模板边缘特征点，确定所述模板图像的模板特征点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若所述模板候选角点为邻域内的极大值点，则将所述模板候选角点确定为模板显著角点，包括：

获取所述模板候选角点的第一梯度；

获取所述模板候选角点在邻域内的目标梯度方向上的第二梯度；

若所述第一梯度大于所述第二梯度，则所述模板候选角点为所述邻域内的极大值点，将所述模板候选角点确定为模板显著角点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待搜索图像的目标特征点集，包括：

获取待搜索图像和所述模板图像对应的层级模板图像的层数；

根据所述层数对所述待搜索图像进行金字塔降采样分层得到层级待搜索图像；

提取每个层级待搜索图像的目标特征点；

根据所述目标特征点确定所述待搜索图像的目标特征点集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述提取每个层级待搜索图像的目标特征点，包括：

提取所述层级待搜索图像的目标候选角点；

若所述目标候选角点为邻域内的极大值点，则将所述目标候选角点确定为目标显著角点；

提取所述目标显著角点在所述邻域内的目标边缘点；

对所述目标边缘点进行采样得到目标边缘特征点；

根据所述目标显著角点和所述目标边缘特征点，确定所述待搜索图像的目标特征点。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据模板图像对待搜索图像的每一像素点进行遍历，计算所述模板特征点集和所述模板图像区域对应的所述目标特征点集的目标相似度度量，包括：

根据模板图像的最高层级图像对待搜索图像的最高层级图像的每一像素点进行遍历；

计算所述模板图像的最高层级图像的模板特征点集和所述模板图像区域对应的所述目标特征点集的第一相似度度量，确定所述第一相似度度量最大值对应的匹配点位置；

根据所述匹配点位置依次确定待搜索图像的下一层级图像的待匹配区域，直到确定待搜索图像的最底层级图像的待匹配区域；

计算所述模板图像的最底层级图像的模板特征点集和所述待匹配区域对应的所述目标特征点集的第二相似度度量，将所述第二相似度度量的最大值确定为目标相似度度量。