[发明专利]一种图像匹配点对筛选方法

摘要

本发明公开了一种图像匹配点对筛选方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明包含以下步骤：(1)为样本集中的每一个样本点赋予先验概率；(2)从样本集中逐次获取内点集，通过比较得到第一极大内点集；(3)再次从样本集中逐次获取内点集，通过比较得到第二极大内点集；该第二极大内点集中的样本点所表示的匹配点对即为两个图形间的有效匹配点对。本发明方法在考虑先验知识对采样模式的影响的同时，还引入了检验结果对采样的约束，从而简化了构建模型的迭代步骤，提高了获取正确模型的效率，是对现有技术的重要改进。

主权项

1.一种图像匹配点对筛选方法，其特征在于，应用于由两个图像间的匹配点对所组成的样本集，样本集中的每一个样本点表示一个匹配点对，包括以下步骤：(1)根据所述匹配点对的特征距离为所述样本集中的每一个样本点赋予先验概率；(2)从所述样本集中逐次获取内点集，将当次所得内点集与前次所得的最大内点集相比较，直至某次所得内点集在紧随其后的连续M次比较中均为最大内点集，以此内点集为第一极大内点集；(3)再次从所述样本集中逐次获取内点集，将当次所得内点集与已有的最大内点集相比较，直至某次所得内点集在紧随其后的连续N次比较中均为最大内点集，以此内点集为第二极大内点集；所述第二极大内点集中的样本点所表示的匹配点对即为两个图形间的有效匹配点对；上述步骤中，所述最大内点集是指元素个数最多的内点集；步骤(2)中每个内点集的获取方式为：(201)根据预设模型对样本点个数的要求，依所述先验概率从所述样本集中抽取若干样本点，构成一个用于求解所述预设模型具体参数的最小子集；(202)由步骤(201)中的最小子集求解出所述预设模型的一组具体参数；(203)用由步骤(202)中的具体参数所确定的预设模型对所述样本集中的所有样本点进行逐个校验，得到符合模型的内点集；步骤(3)中每个内点集的获取方式为：(301)根据所述预设模型对样本点个数的要求，从当次已有的最大内点集中以等概率方式选取一个用于求解所述预设模型具体参数的最小子集；(302)由步骤(301)中的最小子集求解出所述预设模型的一组具体参数；(303)用由步骤(302)中的具体参数所确定的预设模型对所述样本集中的所有样本点进行逐个校验，得到符合模型的内点集。