[发明专利]一种基于SURF的图像匹配方法

摘要

本发明涉及一种基于SURF的图像匹配方法，包括：用Harris算法对参考图像与待匹配图像进行角点检测，用SURF算法对参考图像与待匹配图像进行特征点检测；将检测得到的角点与特征点合并，形成新的特征点点集；使用最近邻匹配法对上一步得到的特征点点集进行特征点粗匹配，得到粗匹配点；精匹配；当满足终止条件即最大内点比例超过设置的阈值T时，根据所对应的基础矩阵剔除误差较大的匹配点对；完成整个图像匹配。

主权项

一种基于SURF的图像匹配方法，包括下列步骤：(1)用Harris算法对参考图像与待匹配图像进行角点检测，用SURF算法对参考图像与待匹配图像进行特征点检测；(2)将检测得到的角点与特征点合并，形成新的特征点点集；(3)使用最近邻匹配法对上一步得到的特征点点集进行特征点粗匹配，得到粗匹配点；(4)精匹配：在得到的粗匹配点对中进行随机取样，设取样次数为t，根据取样次数t确定一组新的点集，设该点集共有n对匹配点对，8<n≤t，从前n‑1个匹配点对中抽取7组匹配点对数据和第n个匹配点对数据组成一个样本；设m和m′是一组匹配点对，利用归一化8点法计算求得每组匹配点对m和m′的基础矩阵F，其中基础矩阵是满足m′TFm＝0的矩阵；(5)对每个基础矩阵F，计算每对匹配点到极线距离的平方和，记为d，其中极线是在步骤(4)根据取样次数t得到的点集中任取两点得到的直线，将符合d<T的匹配点对作为内点，统计内点的个数，其中T为预设阈值；(6)重复步骤4～5，当满足终止条件即最大内点比例超过设置的阈值T时，根据所对应的基础矩阵剔除误差较大的匹配点对。(7)完成整个图像匹配。