[发明专利]图像匹配系统及方法

权利要求书

1.一种图像匹配方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S₁、利用特征点提取算法分别从一第一图像与一第二图像中提取N个特征点并将该第一图像中的N个特征点以及该第二图像中的N个特征点匹配为一一对应的N对同名点，其中N为正整数；

S₂、分别在该第一图像与该第二图像中构建至少一个三角形，该第一图像与该第二图像中的每一对三角形均由对应的同名点构建，其中每个同名点均为至少一个三角形的顶点，且三角形之间均没有公共区域，并且每个三角形覆盖的区域中均不包含同名点；

S₃、对于该第一图像与该第二图像中分别由对应的同名点构建的每一对三角形，均在保持面积较大的三角形的采样率的前提下，将该面积较大的三角形重采样到与面积较小的三角形的面积相同后，统计面积相同的两个三角形的灰度直方图；

S₄、对步骤S₂中构建出的每一对三角形均运行公式其中S为步骤S₂中由相对应的同名点构建的一对三角形的相似度，M为将灰度直方图中的灰度值的取值区间划分出的段数，L_i为将该面积较大的三角形重采样后在灰度值的第i段取值区间内像素点的个数，R_i为该面积较小的三角形在灰度值的第i段取值区间内像素点的个数；

S₅、对步骤S₄中计算出的每一对三角形的相似度取平均值以计算出该第一图像与该第二图像的相似度。

2.如权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，每个三角形均具有一最小外包矩形。

3.如权利要求1或2所述的图像匹配方法，其特征在于，步骤S₁中的特征点提取算法为SIFT算法、Harris算法、Moravec算法或Robert算法。

4.一种图像匹配系统，其特征在于，其包括：

一特征点提取模块，用于利用特征点提取算法分别从一第一图像与一第二图像中提取N个特征点并将该第一图像中的N个特征点以及该第二图像中的N个特征点匹配为一一对应的N对同名点，其中N为正整数；

一三角形构建模块，用于分别在该第一图像与该第二图像中构建至少一个三角形，该第一图像与该第二图像中的每一对三角形均由对应的同名点构建，其中每个同名点均为至少一个三角形的顶点，且三角形之间均没有公共区域，并且每个三角形覆盖的区域中均不包含同名点；

一计算模块，用于首先对于该第一图像与该第二图像中分别由对应的同名点构建的每一对三角形，均在保持面积较大的三角形的采样率的前提下，将该面积较大的三角形重采样到与面积较小的三角形的面积相同后，统计面积相同的两个三角形的灰度直方图；

对该三角形构建模块构建出的每一对三角形均运行公式其中S为三角形构建模块中由相对应的同名点构建的一对三角形的相似度，M为将灰度直方图中的灰度值的取值区间划分出的段数，L_i为将该面积较大的三角形重采样后在灰度值的第i段取值区间内像素点的个数，R_i为该面积较小的三角形在灰度值的第i段取值区间内像素点的个数；

最后对计算模块中计算出的每一对三角形的相似度取平均值以计算出该第一图像与该第二图像的相似度。

5.如权利要求4所述的图像匹配系统，其特征在于，每个三角形均具有一最小外包矩形。

6.如权利要求4或5所述的图像匹配系统，其特征在于，该特征点提取算法为SIFT算法、Harris算法、Moravec算法或Robert算法。