[发明专利]一种基于RANSAC算法的带有遗传因子的图像匹配方法

摘要

本发明公开了一种基于RANSAC算法的带有遗传因子的图像匹配方法，包括利用SURF算法计算找出图像中的特征点和连续两张图像中匹配特征点作为图像匹配备选样本点集；利用PURSAC算法从样本点集中选出样本点进行图像匹配，获得初始图像匹配模型并计算模型质量系数；根据质量系数判定当前图像匹配模型采取的不同处理步骤；迭代数次后如果图像匹配模型质量始终不满足条件，则根据遗传因子λ选出一定比例样本点直接进行模型匹配，并得出最终图像匹配模型。本发明方法有效地减少了的迭代次数，提高了模型匹配的效率和可靠性。在图像匹配过程中，可以解决RANSAC及其它现有算法实时性与鲁棒性效果较差且算法迭代次数过高的问题。

主权项

1.一种基于RANSAC算法的带有遗传因子的图像匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：1)利用SURF算法计算找出图像中的特征点，并找出连续两张图像中互相匹配的特征点作为图像匹配的备选样本点集；2)利用PURSAC算法中的样本点选点方法对所选择的样本点通过迭代最小二乘法算法进行图像匹配，获得初始图像匹配模型，初始匹配模型为3阶方阵，计算初始图像匹配模型的质量系数σ；3)所有样本点集中的点都被分配一个遗传因子λ，根据质量系数σ值判定当前图像匹配模型采取的不同处理步骤：如果得到满足条件的质量系数σ值，则求得最终图像匹配模型；否则继续进行迭代，并对当前图像匹配模型内点的遗传因子λ进行修正；4)在迭代数次后，如果图像匹配模型质量始终不满足条件，则根据遗传因子λ选出一定比例的样本点直接进行图像匹配模型匹配，并得出最终图像匹配模型。