一种图像匹配方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种图像匹配方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取待检测图像在尺度空间中的待检测特征点；确定所述待检测特征点对应的待检测特征向量；获取参考图像中与所述待检测特征点对应的参考特征点，确定所述参考特征点对应的参考特征向量；基于所述参考特征向量和所述待检测特征向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配，如此，能够智能地对图像进行匹配，提高了图像匹配的精度和效率。精度和效率。精度和效率。

An image matching method, device, electronic device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种图像匹配方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机视觉技术，尤其涉及一种图像匹配方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机视觉技术的快速发展和广泛使用，人们使用计算机视觉技术进行图像匹配逐渐成为计算机视觉技术应用的主流。但是在图像匹配的过程中，现有的图像匹配方法的匹配过程耗时较长且匹配精度较低，人们更希望减少图像匹配的时间，提高图像匹配的精度。
[0003]因此，如何智能地对图像进行匹配，以提高图像匹配的精度和效率是一直追求的目标。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种图像匹配方法、装置、电子设备及存储介质。
[0005]根据本申请的第一方面，提供了一种图像匹配方法，该方法包括：获取待检测图像在尺度空间中的待检测特征点；确定所述待检测特征点对应的待检测特征向量；获取参考图像中与所述待检测特征点对应的参考特征点，确定所述参考特征点对应的参考特征向量；基于所述参考特征向量和所述待检测特征向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配。
[0006]根据本申请一实施方式，所述确定所述待检测特征点对应的待检测特征向量，包括：确定所述待检测特征点中所述待检测特征点的主方向；根据所述待检测特征点的主方向，生成对应于所述待检测特征点的待检测特征向量。
[0007]根据本申请一实施方式，所述确定所述待检测特征点中所述待检测特征点的主方向，包括：根据所述尺度空间和所述待检测特征点，确定所述待检测特征点的第一尺度值；在所述尺度空间中确定以所述待检测特征点为圆心，以所述第一尺度值为半径的圆形域；以预设的扫描区间对所述圆形域进行旋转扫描，计算所述扫描区间内部的所述待检测特征点的特征值总和；确定所述特征值总和最大的所述扫描区间对应的方向向量为所述待检测特征点的主方向。
[0008]根据本申请一实施方式，所述根据所述待检测特征点的主方向，生成对应于所述待检测特征点的待检测特征向量，包括：基于所述待检测特征点的主方向，将所述圆形域分成N个子区域，其中N为正整数；确定每个所述子区域中的待检测特征点的特征值和方向参数；基于所述待检测特征点的特征值和所述方向参数，生成对应于所述待检测特征点的待检测特征向量。
[0009]根据本申请一实施方式，所述基于所述参考特征向量和所述待检测特征向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配，包括：基于所述待检测特征向量和所述参考特征向量，确定所述待检测特征向量与所述参考特征向量之间的距离；基于所述待检测特
征向量与所述参考特征向量之间的距离，确定所述待检测特征向量与所述参考特征向量构成的匹配向量集；确定所述匹配向量集中的有效匹配向量；基于所述匹配向量集中的有效匹配向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配。
[0010]根据本申请一实施方式，所述确定所述待检测特征向量与所述参考特征向量构成的匹配向量集，包括：基于所述待检测特征向量与所述参考特征向量之间的距离，确定所述待检测特征向量与所述参考特征向量的第一最近邻距离和第一次近邻距离；所述第一最近邻距离为所述待检测特征向量与所述参考特征向量的最小距离，所述第一次近邻距离为所述待检测特征向量与所述参考特征向量的次小距离；响应于所述第一最近邻距离和所述第一次近邻距离的比值满足预设的第一距离阈值，确定所述待检测特征向量与其最近邻的所述参考特征向量为匹配向量，并将所述匹配向量存储至所述匹配向量集。
[0011]根据本申请一实施方式，所述确定所述匹配向量集中的有效匹配向量，包括：基于所述匹配向量集，随机选取所述匹配向量集中第一数量的第一匹配向量；基于所述第一数量的第一匹配向量，建立特征向量余弦约束方程；基于所述特征向量余弦约束方程，计算所述匹配向量集中除所述第一匹配向量以外的第二匹配向量的特征向量余弦约束值；响应于所述特征向量余弦约束值满足预设的有效匹配阈值，确定所述第二匹配向量为有效匹配向量。
[0012]根据本申请一实施方式，所述确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配，包括：基于所述匹配向量集中的有效匹配向量，确定有效匹配向量集；响应于所述有效匹配向量集中有效匹配向量的数量满足预设的数量阈值，确定所述有效匹配向量集为候选向量集，并增加所述候选向量集的迭代周期次数；基于所述候选向量集，确定所述待检测特征点的变换矩阵；根据所述待检测特征点的变换矩阵和所述待检测特征向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配。
[0013]根据本申请一实施方式，所述基于所述候选向量集，确定所述待检测特征点的变换矩阵，包括：响应于所述候选向量集经过M个迭代周期、且所述候选向量集中的所述有效匹配向量的数量不变，其中M为正整数，则确定所述候选向量集为变换向量集，并基于所述变换向量集，确定所述待检测特征点的变换矩阵；或，响应于所述候选向量集经过的所述迭代周期次数满足预设的迭代周期次数阈值，则确定所述候选向量集为所述变换向量集，并基于所述变换向量集，确定所述待检测特征点的变换矩阵。
[0014]根据本申请一实施方式，所述根据所述待检测特征点的变换矩阵和所述待检测特征向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配，包括：根据所述待检测特征点的变换矩阵和所述待检测特征向量，生成变换特征向量；基于所述变换特征向量与所述参考特征向量之间的距离，确定所述变换特征向量与所述参考特征向量的第二最近邻距离和第二次近邻距离；所述第二最近邻距离为所述变换特征向量与所述参考特征向量的最小距离，所述第二次近邻距离为所述变换特征向量与所述参考特征向量的次小距离；响应于所述第二最近邻距离和所述第二次近邻距离的比值满足预设的第二距离阈值，确定所述变换特征向量与其最近邻的所述参考特征向量为正确匹配向量；基于所述正确匹配向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配。
[0015]根据本申请的第二方面，提供了一种图像匹配装置，该图像匹配装置包括：第一获取模块，用于获取待检测图像在尺度空间中的待检测特征点；确定模块，用于确定所述待检
测特征点对应的待检测特征向量；第二获取模块，用于获取参考图像中与所述待检测特征点对应的参考特征点，确定所述参考特征点对应的参考特征向量；匹配模块，用于基于所述参考特征向量和所述待检测特征向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配。
[0016]根据本申请一实施方式，所述确定模块包括：方向子模块，用于确定所述待检测特征点中所述待检测特征点的主方向；向量子模块，用于根据所述待检测特征点的主方向，生成对应于所述待检测特征点的待检测特征向量。
[0017]根据本申请一实施方式，所述方向子模块还用于：根据所述尺度空间和所述待检测特征点，确定所述待检测特征点的第一尺度值；在所述尺度空间中确定以所述待检测特征点为圆心，以所述第一尺度值为半径的圆形域；以预设的扫描区间对所述圆形域进行旋转扫描，计算所述扫描区间内部的所述待检测特征点的特征值总和；确定所述特征值总和最大的所述扫描区间对应的方向向量为所述待检测特征点的主方向。
[0018]根据本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括：获取待检测图像在尺度空间中的待检测特征点；确定所述待检测特征点对应的待检测特征向量；获取参考图像中与所述待检测特征点对应的参考特征点，确定所述参考特征点对应的参考特征向量；基于所述参考特征向量和所述待检测特征向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测特征点对应的待检测特征向量，包括：确定所述待检测特征点中所述待检测特征点的主方向；根据所述待检测特征点的主方向，生成对应于所述待检测特征点的待检测特征向量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测特征点中所述待检测特征点的主方向，包括：根据所述尺度空间和所述待检测特征点，确定所述待检测特征点的第一尺度值；在所述尺度空间中确定以所述待检测特征点为圆心，以所述第一尺度值为半径的圆形域；以预设的扫描区间对所述圆形域进行旋转扫描，计算所述扫描区间内部的所述待检测特征点的特征值总和；确定所述特征值总和最大的所述扫描区间对应的方向向量为所述待检测特征点的主方向。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述待检测特征点的主方向，生成对应于所述待检测特征点的待检测特征向量，包括：基于所述待检测特征点的主方向，将所述圆形域分成N个子区域，其中N为正整数；确定每个所述子区域中的待检测特征点的特征值和方向参数；基于所述待检测特征点的特征值和所述方向参数，生成对应于所述待检测特征点的待检测特征向量。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考特征向量和所述待检测特征向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配，包括：基于所述待检测特征向量和所述参考特征向量，确定所述待检测特征向量与所述参考特征向量之间的距离；基于所述待检测特征向量与所述参考特征向量之间的距离，确定所述待检测特征向量与所述参考特征向量构成的匹配向量集；确定所述匹配向量集中的有效匹配向量；基于所述匹配向量集中的有效匹配向量，确定所述待检测图像与所述参考图像是否匹配。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述待检测特征向量与所述参考特征向量构成的匹配向量集，包括：基于所述待检测特征向量与所述参考特征向量之间的距离，确定所述待检测特征向量与所述参考特征向量的第一最近邻距离和第一次近邻距离；
所述第一最近邻距离为所述待检测特征向量与所述参考特征向量的最小距离，所述第一次近邻距离为所述待检测特征向量与所述参考特征向量的次小距离；响应于所述第一最近邻距离和所述第一次近邻距离的比值满足预设的第一距离阈值，确定所述待检测特征向量与其最近邻的所述参考特征向量为匹配向量，并将所述匹配向量存储至所述匹配向量集。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述匹配向量集中的有效匹配向量，包括：基于所述匹配向量集，随机选取所述匹配向量集中第一数量的第一匹配向量；基于所述第一数量的第一匹配向量，建立特征向量余弦约束方程；基于所述特征向量余弦约束方程，计算所述匹配向量集中除...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵玲玲，陈然然，程前例，胡江玉，
申请(专利权)人：联宝合肥电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：