基于点线关系一致性的错误匹配去除方法

摘要

本发明涉及一种基于点线关系一致性的错误匹配去除方法，包括：采集图像并输入计算机，利用已有技术进行特征点检测与匹配，对匹配特征点进行特征组对处理，计算各个特征对的支撑特征点集合，计算各个特征对的点线关系一致性，利用点线关系一致性检测并去除错误匹配。相比于常用的RANSAC技术，本发明给出的方法不需要已知特征之间的约束模型，且具有更高的计算效率。

主权项

1.一种基于点线关系一致性的错误匹配去除方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1：从不同角度拍摄同一场景两幅不同图像并输入计算机；步骤S2：利用已有技术进行特征点检测与匹配，如使用SIFT技术；记获得的初始特征点匹配集合为其中X_i，X′_i分别位于两幅图像中，X′_i称为X_i的匹配对应点，n为获得的匹配总数；步骤S3：对步骤S2获得的匹配特征点进行特征组对处理，组对的具体方式为：对于第1幅图像中任一匹配特征点X_i，将它与区域SubR(X_i)内的特征点分别组成特征对，其中SubR(X_i)＝{Y：σ₁≤||Y-X_i||≤σ₂}是以X_i为中心σ₁、σ₂为半径的一个环形区域，给定一幅图像中的特征点集合{X_i，i＝1，2，...，n}，可以得到一个特征对集合Q＝{M_k(X_k1，X_k2)，k＝1，2，...m}，其中m表示获得的特征对个数；对于第1幅图像中的每一个特征对M_k(X_k1，X_k2)，可以确定第2幅图像中的一个对应特征对M′_k(X′_k1，X′_k2)，其中X′_k1，X′_k2分别是特征点X_k1，X_k2在第2幅图像中的匹配对应点；组对处理后可获得特征对匹配集合$S=\{M_k(X_{k1},X_{k2})\leftrightarrow M_k^{\prime }(X_{k1}^{\prime },X_{k2}^{\prime }),k=\mathrm{1,2},...m\};$步骤S4：计算各个特征对的支撑特征点集合，具体方式为：对于步骤S3获得的特征对集合S中的任一特征对在集合Q中找到所有包含特征点X_k1或X_k2的特征对，并将这些特征对包含的位于第1幅图像上的除X_k1，X_k2之外的特征点集合记为T＝{X_l，l＝1，2，...，L}，其中L表示特征点个数；根据匹配关系建立集合T′＝{X′_l，l＝1，2，...，L}，其中X′_l为X_l在第2幅图像上的匹配对应点；集合T、T′分别称为特征对在两幅图像上的支撑特征点集合；步骤S5：计算各个特征对匹配的点线关系一致性，具体方式为，记T＝{X_l，l＝1，2，...，L}、T′＝{X′_l，l＝1，2，...，L}分别是特征对匹配的两个支撑特征点集合，记第1幅图像上集合T中分别位于直线X_k1X_k2两侧的特征点个数为num₁、num₂，记第2幅图像上集合T′中分别位于直线X′_k1X′_k2两侧的特征点个数为num′₁、num′₂，利用公式计算特征对匹配的点线关系一致性；步骤S6：利用点线关系一致性检测并去除错误匹配点，具体方式为：设定一个阈值T_V，一般取0.1-0.2，将所有点线关系一致性超过阈值T_V的特征对匹配组成的集合记为F；对于步骤S2获得的初始特征点匹配集合中的任一匹配如果特征点X_i或者X′_i在集合F中出现的次数大于等于2，则将匹配作为错误匹配去除。