[发明专利]一种逐步调整的特征点匹配方法

说明书

本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种逐步调整的特征点匹配方法；包括通过现有特征点检测算子获取两张待匹配图像的特征点集{Psubgt;o/subgt;0}、{Psubgt;r/subgt;0}，并获取其对应的特征向量集合{Ssubgt;o/subgt;0}、{Ssubgt;r/subgt;0}；进行特征向量匹配得到特征点集{Psubgt;o/subgt;0}中每个特征点在特征点集{Psubgt;r/subgt;0}的邻近匹配点；筛选满足阈值的特征点及其邻近匹配点得到初始匹配点集{Psubgt;o/subgt;}、{Psubgt;r/subgt;}；通过2×2区域划分空间变换匹配更新初始匹配点集得到匹配点集；通过k×k,k2区域划分空间变换匹配更新匹配点集；满足终止条件则输出最终的匹配点集，否则继续迭代；本发明仅需少量的逐步调整区域划分大小次数便可获得较好的匹配特征点对，比传统方法的时间效率更高。

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种逐步调整的特征点匹配方法。

背景技术

特征点匹配是计算机视觉中非常重要的基础技术，在图像配准、运动恢复结构、同步定位与建图、目标跟踪和图像匹配中有着广泛应用。稳健的特征点能够在不同空间变换、不同尺度、不同光照等成像条件下具备鲁棒性，同时在特征描述符上具有一致性，以能够在不同图像间建立同名特征点间的联系。相较于图像中的直线特征和区域特征，特征点的表达形式更为简单，可分为角点特征和斑点特征两类，典型的如Harris、FAST、SIFT等，特征点的描述符即特征向量可分为二进制描述和实数描述两类，典型的如BRIEF、SIFT等。

在获得特征点及特征向量之后，可通过穷举法或邻近搜索法寻找一定容忍阈值下的匹配特征点对，但此时的匹配特征点对往往含有较多的误匹配点，需要进一步的精炼，即外点筛选。最经典且应用最广泛的方法是RANSAC，它通过随机采样来建立空间变换模型，并不断迭代优化寻找最佳的空间变换模型同时剔除不符合模型约束的特征外点。同时，还发展了一系列RANSAC的改进方法以及基于局部相似性和几何结构约束的外点剔除方法。此外，另一条较新的技术路线便是基于深度学习，利用深度神经网络实施特征提取、描述符计算、特征点匹配、单应性矩阵估计等工作。

一般地，特征点匹配技术的成功与否主要取决于三个因素：特征点、特征向量、外点筛选。特征点检测与特征向量技术通过对局部邻域的高维特征分析，能够较准确地表达场景，目前也有较多优秀的特征点检测及特征向量描述算法。然而，由于应用场景的复杂性：光照、重复结构、视差等，仅依赖特征向量不能够获得准确的特征点匹配，因此外点筛选步骤尤为重要。参数型外点筛选，随机从大量特征点中选取少量样本特征点来拟合空间变换模型，并不断循环直至收敛，一般情况下能获得一个最优匹配，但是时间开销较大，且未利用特征点之间潜在的结构联系，当有视差存在时可能会陷入局部错误解。约束型外点筛选，往往借助局部相似和几何结构来限定特征点匹配，但是容易产生特征点聚集在局部且数量较少的现象，且在时间和效果上难以兼顾。而基于深度学习的特征点匹配技术，一定程度依赖于数据集，对于特殊场景的适用性大打折扣，且缺乏一定的可解释性。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种逐步调整的特征点匹配方法，建立输入图像在特征点上的对应关系，以用于图像配准、运动恢复结构、同步定位与建图、目标跟踪和图像匹配等。

一种逐步调整的特征点匹配方法，包括以下步骤：

S1.获取两张待匹配的源图像I_o和参考图像I_r；

S2.通过现有特征点检测算子获取图像I_o、I_r的特征点集{P_o0}、{P_r0}，并获取特征点集{P_o0}、{P_r0}对应的特征向量集合{S_o0}、{S_r0}；