[发明专利]一种提高特征点匹配精度的方法

权利要求书

1.一种提高特征点匹配精度的方法，其特征在于，包括下述步骤：

（1）通过SIFT检测出图像中的特征点；

（2）提取特征点64*64领域的图像块；

（3）分别计算该图像块的训练卷积描述符和预训练卷积描述符，通过训练卷积描述符表示图像视角变化，通过预训练卷积描述符表示图像光照变化；

（4）将预训练卷积描述符通过一个编码器进行降维；

（5）采用典型相关分析融合训练卷积描述符和降维后的预训练卷积描述符；

所述步骤（3）中的训练卷积描述符选择HardNet模型生成的描述符；而预训练卷积描述符选择在ImageNet数据集上训练好的DenseNet169的第三层卷积作为图像的描述符。

2.根据权利要求1所述提高特征点匹配精度的方法，其特征在于，所述步骤（4）中的编码器即自编码器训练好的模型的编码器部分；所述自编码器主要包括两个部分：编码器部分和解码器部分；而整个模型通过最小化输入与输出的误差来优化模型，模型训练好后，可以使用编码器的输出作为图像压缩后的描述符。

3.根据权利要求2所述提高特征点匹配精度的方法，其特征在于，所述编码器部分和解码器部分都包括三个块；其中编码器部分的每个块都包括一个卷积层CL、一个批正则化层BN和一个参数化修正线性单元PReLU激活函数；其中解码器部分每个块都包括一个反卷积层DCL、一个批正则化层BN和一个参数化修正线性单元PReLU。