一种物体识别中基于SIFT特征尺度分量的两级匹配方法

摘要

本发明提供了一种物体识别中基于SIFT特征尺度分量的两级匹配方法，属于计算机视觉领域。本发明包括第一级初匹配部分和第二级精匹配两部分，第一级初匹配部分先提取出两幅图像的SIFT特征点，然后分别以两组特征向量为基准，利用基于比值的准则对其进行判定，计算匹配点对集合，最后对两个集合取并集，得到初步的匹配点对提供给下一级继续匹配；第二级精匹配部分先对上一级匹配得到的点对进行处理，即计算各点对的尺度比值，然后计算这个尺度比值集合的均值和方差，制定新的匹配准则对筛选匹配点对，得到最终的匹配结果。本发明提供了两级匹配步骤，第一步选择出较多的匹配点对，再利用SIFT特征的尺度分量特征，经过第二步筛选精选出匹配点对，剔除误匹配点对，能够提高同类物体间的识别率和不同类物体间的区分性，因此适合与物体识别的应用中。

主权项

1.一种在物体识别中的SIFT特征两级匹配方法，其特征在于，所述方法包括：（1）第一级初匹配部分：首先分别提取两幅图像1和2的SIFT特征，以图像1为基准，利用基于比值的准则求其中每个SIFT特征点在图像2中的匹配点，将点与点匹配的序号索引记录下来，再以图像2为基准重复上述步骤，最后将两次的索引结合起来取并集，即得到第一级匹配的点对；（2）第二级精匹配部分：首先计算第一级匹配点对的比值，再计算比值集合的方差，如果方差大于某个阈值就直接认为两者不匹配，反之再判定各匹配点对的比值是否在一个比值区间内，如果在该区间内则保留该匹配点，反之去除该匹配点，最后计算剩余的匹配点数作为匹配结果。