[发明专利]随机抽样一致性的图像匹配去噪处理系统及方法

权利要求书

1.一种随机抽样一致性的图像匹配去噪处理系统，其特征在于，包括：

抽样单元(1)，用于输入待匹配的图像A与待匹配图像B成对的特征点坐标并缓存，对缓存的特征点进行抽样，再将这两幅待匹配图像的抽样特征点的坐标向量分别组成的第一样本矩阵a与第二样本矩阵b并缓存，以待后续单元使用；

单应矩阵计算单元(2)，用于将抽样单元(1)缓存的第一样本矩阵a与第二样本矩阵b通过矩阵特征值分解和矩阵乘法计算出单应矩阵H并缓存，以待后续单元使用；所述的单应矩阵计算单元(2)，包括：

矩阵乘法模块(21)，用于接收抽样缓存模块(12)缓存的第一样本矩阵a，将第一样本矩阵a与其转置相乘，得到对称矩阵h并缓存，以待后续模块使用；

矩阵行列式计算模块(22)，用于接收矩阵乘法模块(21)缓存的对称矩阵h，计算对称矩阵h的行列式值|h|并缓存，以待后续模块使用；

伴随矩阵计算模块(23)，用于接收矩阵乘法模块(21)缓存的对称矩阵h，计算对称矩阵h的伴随矩阵h^*并缓存，以待后续模块使用；

矩阵除法模块(24)，用于接收矩阵行列式计算模块(22)缓存的行列式值|h|和伴随矩阵计算模块(23)缓存的伴随矩阵h^*，计算伴随矩阵h^*除以行列式值|h|的商矩阵并缓存，以待后续模块使用，该商矩阵即为逆矩阵h^-1；

矩阵乘法模块(25)，用于接收抽样缓存模块(12)缓存的第一样本矩阵a与第二样本矩阵b，再将第二样本矩阵b与第一样本矩阵a的转置相乘，得到过渡矩阵ba^T并缓存，以待后续模块使用；

矩阵乘法模块(26)，用于接收矩阵乘法模块(25)缓存的过渡矩阵ba^T和矩阵除法模块(24)缓存的逆矩阵h^-1，将过渡矩阵ba^T与逆矩阵h^-1相乘，得到单应矩阵H并缓存；

一致性比较单元(3)，用于将单应矩阵计算单元(2)缓存的单应矩阵H与待匹配图像A中的其他特征点坐标向量相乘，并将相乘结果与待匹配的图像B中对应的特征点坐标向量作差，得到差值d，通过将该差值d与设定阈值m比较，输出去噪后的特征点标记。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述的抽样单元(1)，包括：

图像特征点缓存模块(11)，用于将输入待匹配的图像A与待匹配的图像B的成对的特征点坐标缓存，并将其平均分为4个区域，以待后续模块使用；

抽样缓存模块(12)，用于在图像特征点缓存模块(11)中的每个特征点缓存区域随机抽取一对特征点，共抽样4对特征点，用待匹配图像A的抽样特征点坐标向量组成个第一样本矩阵a，用待匹配图像B的抽样特征点坐标向量组成第二样本矩阵b，并缓存这两个矩阵。

3.如权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述的一致性比较单元(3)，包括：

矩阵乘法模块(31)，用于将矩阵乘法模块(26)缓存的单应矩阵H与图像特征点缓存模块(11)中缓存的待匹配图像A的其余特征点坐标向量的相乘，并缓存相乘后的向量，以待后续模块使用；

阈值比较模块(32)，用于将矩阵乘法模块(31)缓存的结果向量与待匹配的图像B中对应的特征点坐标向量作差。

4.一种随机抽样一致性的图像匹配去噪处理方法，其特征在于，包括：

1)对两幅待匹配的图像A和待匹配图像B的特征点进行抽样，抽取4对特征点，用这两幅待匹配图像的特征点坐标向量分别组成第一样本矩阵a和第二样本矩阵b；

2)将第一样本矩阵a乘以其转置，得到对称矩阵h；

3)将对称矩阵h进行特征值分解，得到逆矩阵h^-1；

4)用第二样本矩阵b乘以第一样本矩阵a的转置，再乘以对称矩阵h的逆矩阵h^-1，得到单应矩阵H；

5)将单应矩阵H与待匹配图像A中的其他特征点坐标向量相乘，并将相乘的结果与待匹配图像B中对应的特征点坐标向量作差，得到差值d；

6)根据工程的实际情况，设定阈值m，将步骤5)中的差值d与阈值m进行比较：

若d＜m，则标记特征点为内点，即去噪后的特征点，并记录内点数量k，执行步骤7)；

若d≥m，则将其忽略；

7)根据工程的实际情况，设定内点值n，将步骤6)中记录的内点数量k与内点值n进行比较：

若k≥n，则结束计算，输出内点标记，图像匹配去噪完成；

若k＜n，则返回步骤1)，重新抽样。