[发明专利]一种基于特征三角形的图像特征匹配方法

摘要

本发明公开一种基于特征三角形的图像特征匹配方法，该方法首先采用SURF算法对待匹配的两幅图像的特征点进行提取，分别得到待使用的初始特征点集，然后采用delaunay三角剖分法将两幅图像中的初始特征点集生成三角网络，并定义三角网络中每个三角形的形心和主方向，分别对两个三角网络中的特征三角形进行图像特征四级匹配。该图像特征匹配方法计算简单，操作方便，能在不降低计算精度的前提下减少了计算时间，尤其在特征点数目较多时更能体现该方法的价值。

主权项

1.一种基于特征三角形的图像特征匹配方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤一：采用SURF算法对待匹配的两幅图像的特征点进行提取，分别得到待使用的初始特征点集；步骤二：采用delaunay三角剖分法将两幅图像中的初始特征点集生成三角网络，并定义三角网络中每个三角形的形心和主方向，其中三角形的形心(Xc，Yc)通过如下公式计算得到，三角形的主方向定义为由三角形的形心指向离形心最近的一个顶点的方向；步骤三：定义目标图像中的三角形为目标三角形ΔA1A2A3，定义参考图像中的三角形为参考三角形ΔT1T2T3，对两个三角网络中的所有三角形依次进行四级特征匹配，满足四级特征匹配的三角形认为是正确匹配的特征三角形，正确匹配的特征三角形的顶点为图像的特征，从而实现图像特征匹配。所述的四级匹配步骤如下：一级匹配为：(1)分别计算目标三角形的边长和参考三角形的边长得到三个对应的边长的比值：其中，其中，x为三角形顶点横坐标的真实值，Δx为受到噪声污染的横坐标值误差；(2)计算r1、r2、r3的均值μ和方差δ2，当其方差δ2小于设定的阈值ths时，认为满足一级匹配；二级匹配为：计算满足一级匹配的三角形对的周长CA、CT，当其满足下述公式时，认为其满足二级匹配：|CA‑CT|≤thc其中，thc为设定的阈值；三级匹配为：计算满足二级匹配的三角形对的主方向向量和之间的夹角，当满足下述公式时，认为满足三级匹配：四级匹配为：将满足三级匹配的目标图像和参考图像中匹配的某对三角形记为TRIi,trii，那么目标图像、参考图像中的三角形集分别为TRI＝{TRIi|i∈1...j},tri＝{trii|i∈1...j}，j为满足三级匹配的三角形个数；对于TRIi，遍历目标图像的三角形集，找出与TRIi重心距离最近的三角形，并连接两个三角形中位于上方的三角形的最高顶点和位于下方的三角形的最低顶点，计算这两个顶点连线的倾斜角γ1，同理对于trii，同样计算与之重心距离最近的三角形的顶点连线的倾斜角γ2，当满足|γ1‑γ2||＜＜thγ时，认为满足四级匹配。