[发明专利]一种图像特征点匹配的误匹配剔除方法及系统

说明书

本发明涉及提供一种图像特征点匹配的误匹配剔除方法及系统，根据第一图像对应的第一特征点集及其空间域特征描述符，以及第二图像对应的第二特征点集及其空间域特征描述符，利用最近邻方法得到第一图像和第二图像匹配时的初始匹配集合，并计算每一第一特征点的频谱域特征描述符和每一第二特征点的频谱域特征描述符，利用最近邻方法获取多个种子点。然后根据初始匹配集合，在距离约束下确定每一种子点对应的种子点邻域，最后对于每一种子点邻域，利用自适应局部仿射验证方法对种子点邻域内的匹配进行筛选，得到剔除后匹配集合，本发明同时使用频谱域和空间域信息选取种子点，增加了图像全局结构信息，简化了邻域选择，提高了剔除误匹配的精度。

技术领域

本发明涉及图像匹配技术领域，特别是涉及一种基于频谱域和空间域信息的图像特征点匹配的误匹配剔除方法及系统。

背景技术

图像特征匹配在运动结构恢复(Structure from Motion，SfM)、同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)和图像拼接等复杂的计算机视觉任务中具有基础作用。但是，在视角、光照等条件不同时，特征点特征描述符的稳定性和独特性受限，只依靠特征描述符的匹配结果往往存在大量错误匹配，因而需要有效方法对错误匹配进行剔除。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像特征点匹配的误匹配剔除方法及系统，对特征点匹配中的误匹配进行有效剔除，提高图像特征匹配的正确率。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种图像特征点匹配的误匹配剔除方法，所述误匹配剔除方法包括：

根据第一图像对应的第一特征点集和所述第一特征点集中每一第一特征点的空间域特征描述符，以及第二图像对应的第二特征点集和所述第二特征点集中每一第二特征点的空间域特征描述符，利用最近邻方法得到所述第一图像和所述第二图像匹配时的初始匹配集合；

根据所述第一特征点集、所有所述第一特征点的空间域特征描述符、所述第二特征点集和所有所述第二特征点的空间域特征描述符，计算每一所述第一特征点的频谱域特征描述符和每一所述第二特征点的频谱域特征描述符；

根据所有所述第一特征点的频谱域特征描述符和所有所述第二特征点的频谱域特征描述符，利用最近邻方法获取多个种子点；

根据所述初始匹配集合，在距离约束下确定每一所述种子点对应的种子点邻域；

对于每一所述种子点邻域，利用自适应局部仿射验证方法对所述种子点邻域内的匹配进行筛选，得到剔除后匹配集合。

一种图像特征点匹配的误匹配剔除系统，所述误匹配剔除系统包括：

初始匹配模块，用于根据第一图像对应的第一特征点集和所述第一特征点集中每一第一特征点的空间域特征描述符，以及第二图像对应的第二特征点集和所述第二特征点集中每一第二特征点的空间域特征描述符，利用最近邻方法得到所述第一图像和所述第二图像匹配时的初始匹配集合；

频谱域特征描述符计算模块，用于根据所述第一特征点集、所有所述第一特征点的空间域特征描述符、所述第二特征点集和所有所述第二特征点的空间域特征描述符，计算每一所述第一特征点的频谱域特征描述符和每一所述第二特征点的频谱域特征描述符；

种子点选取模块，用于根据所有所述第一特征点的频谱域特征描述符、所有所述第二特征点的频谱域特征描述符，利用最近邻方法获取多个种子点；

邻域确定模块，用于根据所述初始匹配集合，在距离约束下确定每一所述种子点对应的种子点邻域；

筛选模块，用于对于每一所述种子点邻域，利用自适应局部仿射验证方法对所述种子点邻域内的匹配进行筛选，得到剔除后匹配集合。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：