[发明专利]一种提高特征匹配精度的图像检测方法

摘要

本发明公开了一种提高特征匹配精度的图像检测方法，属于医学计算机技术领域。本发明对SIFT算法进行改进，利用图像Radon变换得到的值构成特征向量，利用此方法本发明将其从128维降到了24维，从而提高算法的实时性。与此同时，为了配合改进特征向量的匹配，于是本发明选用了两种剔除误匹配的方法，先用结构相似度对匹配点对进行粗剔除，再利用空间几何的分布情况以及对其进行的约束条件实现对匹配点的精剔除。本发明在不影响图像匹配效果的基础上，不仅能够提高配比速度，而且能够提高匹配精度，能实现实时性。

主权项

一种提高特征匹配精度的图像检测方法，包括步骤：S1、用Roberts算子对待检测图像I(x,y)进行滤波，生成高斯平滑图像；或者：选取不同的尺度因子σ，将二维高斯函数G(x,y,σ)与待检测图像I(x,y)的每一个像素点进行卷积，生成高斯平滑图像；S2、用高斯差分尺度空间函数计算所述高斯平滑图像，生成DOG图像；S3、提取所述DOG图像的特征点，确定其位置和尺度；S4、以SIFT算法获取的每个精确特征点为中心，用Radon变换得到不同角度直线上的一系列投影图，并计算其Radon变换值，得到图像的特征描述符，改进算法的特征描述符，生成特征向量；S5、用结构相似度函数和空间几何关系约束的方法，删除不稳定的特征点，在此基础上进行特征向量匹配，用街区距离来度量实现特征点的匹配。