[发明专利]关键像素点匹配方法和装置、图像匹配方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理领域，特别涉及一种对两图像的关键像素点进行匹配的方法和装置，以及图像匹配方法和装置。

背景技术

图像匹配技术在图像检索、图像拼接、目标检测与识别、机器人场景定位和视频内容分析的领域均有着广泛的应用。目前图像的匹配主要是基于图像的关键像素点的匹配，在两图像的一个关键像素点相匹配上时，即确定两图像相匹配，比如，针对两幅待匹配的图像A和图像B，当图像A的一个关键像素点在图像B中有对应的匹配关键像素点，即，图像A的一个关键像素点与图像B的一个关键像素点为一对匹配点时，确定图像A和图像B相匹配，其中，匹配点周围区域的物理特性一致。

图像的每个关键像素点对应两类向量，即，特征向量和坐标向量，关键像素点的特征向量用于描述关键像素点周围区域的物理特性，关键像素点的坐标向量用于描述关键像素点的位置。因而目前主要是基于关键像素点的特征向量，确定一图像的关键像素点在另一图像中对应的匹配关键像素点。目前基于关键像素点的特征向量，对两图像的关键像素点进行匹配的方法主要包括三种：阈值匹配方法、最近邻阈值匹配方法和最近邻距离比匹配方法。

阈值匹配方法包括：对于第一图像的待匹配关键像素点的特征向量，确定第二图像的特征向量集合中与该待匹配关键像素点的特征向量之间的距离值小于设定阈值的特征向量为匹配特征向量，并确定该待匹配关键像素点与确定的该匹配特征向量对应的关键像素点为一对匹配点，其中设定阈值的取值范围为（0，1）。由于满足与该待匹配关键像素点的特征向量之间的距离值小于设定阈值条件的特征向量可能存在多个，因而采用该阈值匹配方法确定出的匹配点的可靠性比较低。

最近邻阈值匹配方法包括：对于第一图像的待匹配关键像素点的特征向量，确定第二图像的特征向量集合中与该待匹配关键像素点的特征向量之间距离值最小的特征向量为备选特征向量，在该备选特征向量与该待匹配关键像素点的特征向量之间的距离值小于设定阈值时，确定该备选特征向量为匹配特征向量，并确定该待匹配关键像素点与确定的该匹配特征向量对应的关键像素点为一对匹配点，其中设定阈值的取值范围为（0，1）。由于通过设定阈值，将满足设定阈值条件的备选特征向量确定为匹配特征向量，并确定该待匹配关键像素点与该确定的匹配特征向量对应的关键像素点为一对匹配点，而实际上匹配特征向量满足设定阈值条件是待匹配关键像素点与匹配特征向量对应的关键像素点匹配正确的必要条件，因而最近邻阈值匹配方法没有对待匹配关键像素点与匹配特征向量对应的关键像素点是否满足匹配正确的充分条件进行验证，因此采用该最近邻阈值匹配方法确定出的匹配点的错误率比较高。

最近邻距离比匹配方法包括：对于第一图像的待匹配关键像素点的特征向量，分别确定第二图像的特征向量集合中与该待匹配关键像素点的特征向量之间距离值最小的第一特征向量和次最小的第二特征向量，并确定该待匹配关键像素点的特征向量与该第一特征向量之间的第一距离值，以及该待匹配关键像素点的特征向量与该第二特征向量之间的第二距离值，在该第一距离值与该第二距离值的比值小于设定阈值时，确定该待匹配关键像素点和该第一特征向量对应的关键像素点为一对匹配点，其中设定阈值的取值范围为（0，1）。与最近邻阈值匹配方法类似，采用该最近邻距离比匹配方法确定出的匹配点的错误率比较高。

综上所述，在采用目前的基于关键像素点的特征向量，对两图像的关键像素点进行匹配时，确定出的匹配点的可靠性比较低和错误率比较高。

发明内容

本发明实施例提供的一种对两图像的关键像素点进行匹配的方法和装置，用以提高确定出的匹配点的可靠性和准确率。

本发明实施例提供的一种图像匹配方法和装置，用以提高确定出的匹配图像的可靠性和准确率。

第一方面，本发明实施例提供的一种对两图像的关键像素点进行匹配的方法，包括：

针对第一图像的待匹配关键像素点，从第二图像的特征向量集合中确定与所述待匹配关键像素点的特征向量相匹配的第一特征向量，其中第二图像的特征向量集合包括第二图像的每个关键像素点的特征向量；

从第一图像的特征向量集合中确定与所述第一特征向量相匹配的第二特征向量，其中第一图像的特征向量集合包括第一图像的每个关键像素点的特征向量；

在所述待匹配关键像素点的坐标向量与所述第二特征向量对应的关键像素点的坐标向量相同时，确定所述待匹配关键像素点和所述第一特征向量对应的关键像素点为一对匹配点。