[发明专利]一种用于图像匹配、识别、检索的点集合匹配的校正方法

摘要

本发明属于模式识别、图像处理、计算机视觉技术领域，具体为一种用于图像匹配、识别、检索的点集合匹配的校正方法。本发明根据两个点集合的初始匹配关系建立邻接矩阵，并提出一种图论中最大团问题的近似求解方法以获得近似服从同一几何变换的点集合匹配关系。将一个点集合经过几何变换投影到另一个点集合所在的空间就可以求得两个点集合之间的相似度，并作为图像相似度实现图像匹配、识别、检索。实验表明，所发明的点集合匹配的校正方法与多种形状特征提取方法中的任意一种相结合都可以获得较好的图像匹配与识别效果。

主权项

一种用于图像匹配、识别、检索的点集合匹配的校正方法，其特征在于包含邻接矩阵计算和图论中最大团问题近似求解两个部分；其中：所述的邻接矩阵计算的步骤如下：(a)假设两个点集合P＝{P1,P2,…,Pm}和Q＝{Q1,Q2,…,Qm}之间初始的匹配关系为将邻接矩阵初始化为C＝{cij＝0|i,j＝1,2,…,m}；(b)计算F＝{rij＝d(Pi,Pj)/d(Qi,Qj)|i,j＝1,2,…,m；i≠j}；这里d(Pi,Pj)表示点Pi和点Pj之间的欧几里得距离、d(Qi,Qj)表示点Qi和点Qj之间的欧几里得距离；(c)将{rij＝d(Pi,Pj)/d(Qi,Qj)|i,j＝1,2,…,m；i≠j}按照从小到大的次序排序得到R1≤R2≤…≤Rm(m‑1)；将Rk在F中的位置记录为S[k]∈{(i,j)|i,j＝1,2,…,m；i≠j}，k＝1,2,…,m(m‑1)；这里，Rk＝rij时,k是Rk的下标，(i,j)是rij的下标，S[k]记录了下标之间的对应关系，如此记录可得到{R1,R2,…,Rm(m‑1)}与{rij|i,j＝1,2,…,m；i≠j}的成员之间的一一对应关系；(d)将R1≤R2≤…≤Rm(m‑1)分段，分段方法如下：如果存在n‑1段，其边界对应的下标为I[1]＝1,I[2],I[3],…,I[n‑1],I[n]＝m(m‑1)且满足条件RI[i]/RI[i+1]>t∧RI[i]/RI[i+1]+1≤t，这里i＝1,2,…,n‑1，t是一个接近1的阈值，则以I[1]＝1,I[2],I[3],…,I[n‑1],I[n]为边界进行分段；(e)从上述步骤得到的对R1≤R2≤…≤Rm(m‑1)的n‑1个分段中找到最长的一段，其在n‑1个分段中的对应次序为提取该段在F中的对应下标{S[k]|k＝I[i*],I[i*]+1,…,I[i*+1]}；(f)令步骤(a)中邻接矩阵的取值为{cS[k]＝1|k＝I[i*],I[i*]+1,…,I[i*+1]}；这里，S[k]的定义见步骤(c)；所述的图论中最大团问题近似求解的计算步骤如下：(A)将一个完全图的所有节点的下标的集合初始化为Θ＝{1,2,…,m}；将噪声节点对应的下标的集合初始化为空集合Ψ＝Φ，将噪声节点之外的剩余节点的集合初始化为Ω＝Θ；(B)设置计数器用于记录有多少节点和节点i相连接；(C)对于i＝1,2,…,m：如果vi＝0，将节点i加入噪声节点的集合，即Ψ∪{i}→Ψ；同时将节点从剩余节点的集合Ω中删除，即Ω‑{i}→Ω；(D)如果vi＝vj对任意的i≠j都成立，这里i∈Ω且j∈Ω，则将中下标为Ω所包含元素的对应匹配点对输出并退出；否则转到步骤(E)；(E)找到Ω中具有最小连接边数的节点令Ψ∪{i′}→Ψ且Ω‑{i′}→Ω；找到与节点i′连接的节点，即Γ＝{j|ci′j＝1；j＝1,2,...,m}；对于j∈Γ,令vj‑1→vj；转到步骤(D)。