[发明专利]一种基于加权采样的图像特征点匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于加权采样的图像特征点匹配的方法。给定一个包含有两幅图像间正确匹配点和不正确匹配点的数据集合，首先用SIFT算法找出两幅图像间的匹配点并构成一个数据集，然后为数据集中的每对匹配点设置一个大于0的权值，再按照权值大小对数据集进行多次采样，用采样到的匹配点来计算基础矩阵，然后根据计算得到的基础矩阵来判断正确的匹配点并增加它们的权重，重复上述的采样过程多次，最后选出那些权值大于一个用户给定的阈值的匹配点。使用本方法对图像的匹配点进行处理具有良好的效果，在给定的匹配点集中含有大量的不正确匹配点的时候，该方法能选出大量的正确匹配点。

主权项

1.一种基于加权采样的图像特征点匹配的方法，其特征在于包括以下步骤：1)给定对同一个场景在不同角度拍摄的两幅图像，用SIFT算法找到两幅图像中的匹配点，构成一个数据集，数据集中元素是两幅图像间的一对匹配点；2)为每对匹配点设定一个大于0的权值；3)按照匹配点的权重随机采样，每次采样8对点，用8点法计算出两幅图像间的基础矩阵F，计算出每对匹配点在这个基础矩阵下的Sampson Distance并组成误差数组记录下来；4)对步骤3)重复N次，得到N个误差数组，找出N个误差数组中中值最小的误差数组，根据中值最小的误差数组计算出阈值λ，对中值最小的误差数组中Sampson Distance小于阈值λ的匹配点，权重增加一个预先设定好的数值；5)对步骤3)和步骤4)重复M次，找出那些权重大于用户给定阈值σ的匹配点作为最后的匹配点。