[发明专利]一种结合SURF特征提取和曲线拟合的柱面图像匹配方法

摘要

本发明涉及一种结合SURF特征提取和曲线拟合的柱面图像匹配方法，步骤如下将待匹配的两幅图像A和B按照左对齐的方式以上下位置放置；采用SURF特征检测算法分别对两幅图像进行特征检测；找出成匹配对集合；分别计算特征点匹配对集合中每个匹配对确定的直线与水平方向的角度以及每个匹配对中两个特征点间的角度和欧式距离，建立图像匹配对的角度集合K和图像的欧氏距离集合D；将匹配对的角度集合K进行曲线拟合，曲线拟合的自变量为匹配对的横坐标X1i，曲线拟合的纵坐标为角度θi，剔除误匹配。将匹配对的欧氏距离集合D进行曲线拟合，曲线拟合的自变量为匹配对在图像A中特征点的横坐标X1i，剔除误匹配。本发明能够更准确的剔除柱面物体的误匹配。

主权项

一种结合SURF特征提取和曲线拟合的柱面图像匹配方法，步骤如下：1)将待匹配的两幅图像A和B按照左对齐的方式以上下位置放置；2)采用SURF特征检测算法分别对两幅图像进行特征检测；3)找出图像A中所有特征点在图像B中所匹配的特征点，构成匹配对集合H1；4)根据匹配对集合H1所包括的特征点在图像A中横坐标像素位置由小到大的顺序，对匹配对进行重新排序，构成特征点匹配对集合H2，设匹配对在图像A和图像B中的像素位置分别为(x1i,y1i)和(x2i,y2i)，则特征点匹配对集合H2为一个4*N的数组，其中N为匹配对的数量，数组每列元素表示一个匹配对；分别计算特征点匹配对集合H2中每个匹配对确定的直线与水平方向的角度θi以及每个匹配对中两个特征点间欧式距离di，建立图像匹配对的角度集合K和图像的欧氏距离集合D，分别保存角度θi和欧式距离di与相应的匹配对在图像A中特征点的横坐标X1i之间的关系；5)将匹配对的角度集合K进行曲线拟合，曲线拟合的自变量为匹配对的横坐标X1i，曲线拟合的纵坐标为角度θi，将曲线拟合的次数设为三次，得出角度拟合曲线f1(X)，然后将每个特征点的横坐标X1i代入f1(X)中，求出曲线中符合此横坐标的角度，并计算此角度和步骤4)所保存的角度θi之差的绝对值，当大于某一特定值Tθ时，则认为此匹配对为误匹配，进行剔除；6)将匹配对的欧氏距离集合D进行曲线拟合，曲线拟合的自变量为匹配对在图像A中特征点的横坐标X1i，曲线拟合的纵坐标为匹配对中两个特征点的欧式距离，将曲线拟合的次数设为三次，得出欧氏距离拟合曲线f2(X)，然后，对于每个特征点，将其横坐标X1i代入f2(X)中，计算符合此拟合曲线的欧式距离，并求取此欧式距离和步骤4)所保存的欧式距离di之差的绝对值，当大于某一特定值Td时，则认为此特征点匹配对为误匹配，进行剔除。