[发明专利]一种椭圆形目标的大视角图像快速匹配方法

说明书

本发明涉及一种椭圆形目标的大视角图像快速匹配方法，该方法包括：S1，利用先验知识估计圆形目标所在的金字塔层数从而减少SIFT算法中金字塔层冗余，提高特征点检测效率的同时减少了背景特征点带来的误匹配；S2，在粗匹配过程中将实际图像进行模拟视角变形获取模拟图像并进行特征匹配，旋转角度限定为符合实际相机旋转角度，当模拟图像与基准图像进行正确匹配特征点数大于某一阈值K时进入精匹配过程；S3，利用正确匹配特征点获取实际图像与基准图像的单应性矩阵，得到重采样图像，利用改进的SIFT算法完成最终的大视角匹配。与现有技术相比，本发明具有不仅对视角变化具有很好的稳健性，还提高了圆形目标的匹配效率与准确度等优点。

技术领域

本发明涉及一种图像匹配方法，尤其是涉及一种椭圆形目标的大视角图像快 速匹配方法。

背景技术

图像特征点提取与匹配算法是图像处理领域中最重要的研究模块之一，其是运动结构、目标检测和图像拼接等各个研究领域的关键。SIFT作为一种经典的图像 特征点匹配算法，由于其亮度以及旋转的仿射不变特性得以在各个匹配应用场景中 被广泛使用。同时，SIFT特征所包含的信息足够丰富，能够满足特征点位描述和 查找需要。虽然SIFT算法适用于大多数场景，但当匹配图像视角偏差较大时，SIFT 算法在图像中所提取的特征点数目锐减，此外，由于旋转角度过大产生较大图像畸 变使得背景点与目标点容易产生误匹配的问题。为了解决上述问题，Morel等人提 出了ASIFT(Affine-SIFT)算法，该算法借助仿射变换模型，利用参数采样的方式 模拟了实际图像与基准图像的视角变形，通过改变两个摄像机轴向参数，即经度和 纬度，有效地增加匹配点的数量，进而完成匹配。然而，ASIFT只是进行了仿射近 似变换，并非实现图像的真实三维旋转，与真实的透视成像模型有一定的差异。为 了符合真实的透视投影情况，Cai等人提出PSIFT算法，将ASIFT中的仿射变换模 型改为透视变换模型，进一步提高了匹配准确性。

然而在实际应用过程中，由于SIFT算法本身运算复杂，为了尽可能获得更 多的有效特征点，建立的高斯线性金字塔层数过多，从而在图像中提取的特征点十 分冗余，特别针对少量关键点位匹配过程中，过多的背景特征点反而影响匹配精度。 ASIFT对仿射变换中的两个相机轴方向参数进行穷举模拟变换，然后进行SIFT匹 配，PSIFT在空间角度选择上与ASIFT算法相同，可以预见的是，这就造成一定 程度的角度变换在现实中不会出现，去除这些不会出现的变换角度显然可以加速算 法，并且对于近景摄影测量而言，布设角度往往已知，将模拟变换角度限定在已知 范围内可以大大加速匹配效率。此外，PSIFT算法采用实际图像获得的模拟图像集 合中所有的模拟图像与基准图像进行SIFT特征匹配，运算效率较低。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种椭圆形目标 的大视角图像快速匹配方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

根据本发明的一个方面，提供了一种椭圆形目标的大视角图像快速匹配方法， 该方法包括以下步骤：

步骤S1，利用先验知识估计圆形目标所在的金字塔层数从而减少SIFT算法中 金字塔层冗余，提高特征点检测效率的同时减少了背景特征点带来的误匹配；

步骤S2，在粗匹配过程中将实际图像进行模拟视角变形获取模拟图像并进行 特征匹配，旋转角度限定为符合实际相机旋转角度，当模拟图像与基准图像进行正 确匹配特征点数大于某一阈值K时进入精匹配过程；

步骤S3，利用正确匹配特征点获取实际图像与基准图像的单应性矩阵，得到 重采样图像，利用改进的SIFT算法完成最终的大视角匹配。

作为优选的技术方案，所述的步骤S1，利用先验知识估计圆形目标所在的金 字塔层数具体为：

采用改进的SIFT算法，即改变传统SIFT尺度空间的划分策略，通过估计圆 形目标大小，确定可在第N层DoG金字塔中检测到圆形目标，那么尺度划分可以 变为N、N+1、N-1三层金字塔。