[发明专利]一种误匹配去除方法、系统及应用

权利要求书

1.一种误匹配去除方法，其特征在于，所述误匹配去除方法包括：对数据集进行特征提取与匹配；对于任意视图对进行拼接并计算相机相对位姿；对其中的特征点进行三角测量并计算相应三维点之间的距离；根据三维点位置将其分为100个区域；对每个区域内的三维点采用自适应算法计算相应阈值；使用阈值进行误匹配去除。

2.如权利要求1所述的误匹配去除方法，其特征在于，所述误匹配去除方法包括以下步骤：

步骤一，对数据集中的每一幅图进行特征点SIFT和SURF的提取与匹配，并采用RANSAC得到内点；

步骤二，对于某一视图I_i，将其复制一份并与原图像上下拼接，将I_i的匹配视图I_j进行同样操作；

步骤三，将步骤二的图像使用对极几何的方式进行相对位姿估计；

步骤四，将步骤二中的特征点采用步骤三的位姿进行三角测量得到两个点云集合S₁、S₂，则计算S₁、S₂中两两对应的点之间的距离d_ij；

步骤五，将点云S₁根据其中三维点的位置进行区域划分；

步骤六，对于第k个区域中的三维点，将步骤四计算的d_ij组合为D_k，采用AC-RANSAC自适应阈值算法，修改其中的参数，针对D_k计算出相应的阈值t_k；

步骤七，根据步骤六中计算的阈值t_k，对第k个区域的三维点进行滤除。

3.如权利要求2所述的误匹配去除方法，其特征在于，步骤二中，对图像I_i进行拼接，使得拼接后的图像高度变为原图两倍、宽度不变，即拼接后的图像上半部分为原图I_i，下半部分为复制后的图像I′_i；

步骤三中，对拼接的图像使用匹配视图对的所有内点采用最小二乘法估计相机相对位姿；

采用三角测量计算拼接图像中I_i、I_j部分的特征点对应的三维点，得到点云S₁，再对I′_i、I′_j中的特征点通过三角测量得到点云S₂，具体包括：图像I_i中某一特征点x_i，其在图像I_j中的匹配点为x_j，则在I′_i、I′_j中对应为x′_i、x′_j；特征点x_i、x_j经三角测量的到三维点p_ij，特征点x′_i、x′_j经三角测量的到三维点p′_ij；p_ij的集合为点云S₁，p′_ij的集合为点云S₂，则计算S₁、S₂中两两对应的点之间的距离d_ij。