[发明专利]图像匹配方法及装置

权利要求书

1.图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)特征提取，用于对待匹配图像及图像库内的图像进行特征提取；

2)初步匹配，用于将特征提取后的待匹配图像与特征提取后图像库内的图像进行逐一特征匹配，并对两者匹配度打分；

3)建立备选图像集，根据匹配度得分情况，对图像库内的图像进行排序，将排序后匹配度得分前L个图像作为备选图像集；

4)聚类筛选，对备选图像集内的图像进行聚类操作，获取多个聚类子集，选取其中一个聚类子集作为目标图像集；

5)最终匹配，在目标图像集内，选取距离聚类中心最近的图像，该图像即为与待匹配图像相匹配的图像。

2.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，所述步骤1)中的特征提取可采用SIFT算法或HOG算法或SURF算法。

3.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，所述步骤2)中，采用差值函数实现匹配度打分，具体为以下公式：

score＝||b-a||₂；

其中，a为待匹配图像的特征，b为图像库内某一图像的特征，||●||₂表示求二范数。

4.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，在所述步骤4中，采用DBSCAN算法实现聚类操作，具体为最小化以下公式：

其中，P为总聚类数目；

L为备选图像集内图像数目；

x_l为第l个图像；

u_p为第p个聚类的聚类中心；

r_l，p为二值函数，用于表征x_l是否属于第p个聚类。

5.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，在所述步骤4)中，当获取两个聚类子集时，人工选取其中一个聚类子集作为目标图像的图像集。

6.根据权利要求5所述的图像匹配方法，其特征在于，在所述步骤4)和5)中，当获取两个聚类子集时，将该两个聚类子集的聚类中心图像输出，所述聚类中心图像即为距离其所属聚类子集的聚类中心最近的图像，人工选取其中一个图像，该图像即为与待匹配图像相匹配的图像。

7.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，在所述步骤4)中，当获取三个以上的聚类子集时，选取容积最大的聚类子集作为目标图像的图像集。

8.根据权利要求1所述的图像匹配方法，其特征在于，所述步骤5)中，所述目标图像集的聚类中心通过对目标图像集内的图像求取平均值来获得。

9.图像匹配装置，其特征在于，包括：

第一采集模块，用于采集多个图像，形成用于匹配的图像库；

第二采集模块，用于采集待匹配图像；

图像匹配模块，分别与所述第一采集模块和第二采集模块连接，所述图像匹配模块利用如权利要求1-8任一项所述的图像匹配方法将待匹配图像与图像库内的图像进行匹配，从图像库内找出与待匹配图像相匹配的图像。

10.根据权利要求9所述的图像匹配装置，其特征在于，所述第一采集模块为扫地机器人，所述第二采集模块为移动客户端。