[发明专利]基于分类全局能量约束的立体影像特征匹配方法以及装置

权利要求书

1.一种基于分类全局能量约束的立体影像特征匹配方法，其特征在于，所述立体影像特征匹配方法包括：

将基准影像上的特征点划分为基准目标特征点集和基准背景特征点集，并将待匹配影像上的特征点划分为待匹配目标特征点集和待匹配背景特征点集；

将所述基准目标特征点集和所述待匹配目标特征点集进行特征点匹配，并将所述基准背景特征点集和所述待匹配背景特征点集进行特征点匹配，以获取立体影像的特征匹配结果。

2.如权利要求1所述的立体影像特征匹配方法，其特征在于，所述将基准影像上的特征点划分为基准目标特征点集和基准背景特征点集，包括：

在所述基准影像上提取特征点，并对所述基准影像进行语义分割得到语义分割结果；

根据所述语义分割结果，将所述基准影像上的特征点分为所述基准目标特征点集和所述基准背景特征点集。

3.如权利要求1所述的立体影像特征匹配方法，其特征在于，所述将待匹配影像上的特征点划分为待匹配目标特征点集和待匹配背景特征点集，包括：

在所述待匹配影像上提取特征点，并对所述待匹配影像进行语义分割得到语义分割结果；

根据所述语义分割结果，将所述待匹配影像上的特征点划分为所述待匹配目标特征点集和所述待匹配背景特征点集。

4.如权利要求3所述的立体影像特征匹配方法，其特征在于，所述将所述基准目标特征点集和所述待匹配目标特征点集进行特征点匹配并将所述基准背景特征点集和所述待匹配背景特征点集进行特征点匹配，还包括：

在所述基准影像上，分别构建所述基准目标特征点集和所述基准背景特征点集的无向图，其中，所述无向图用于表征特征点的位置以及特征点之间的连接关系；

根据所述无向图中的数据，构建全局能量函数，并求解能量函数的最优解分别得到所述特征匹配结果。

5.如权利要求4所述的立体影像特征匹配方法，其特征在于，在将所述基准目标特征点集和所述待匹配目标特征点集进行特征点匹配并将所述基准背景特征点集和所述待匹配背景特征点集进行特征点匹配之后，所述方法还包括：

根据所述基准影像上特征点之间的拓扑关系与所述待匹配影像上的待匹配特征点之间的拓扑关系满足一致性的原则调整初始特征点匹配结果，得到所述特征匹配结果，其中，所述初始特征点匹配结果包括将所述基准目标特征点集和所述待匹配目标特征点集进行特征点匹配得到的第一初始特征点匹配结果，将所述基准背景特征点集和所述待匹配背景特征点集进行特征点匹配得到的第二初始特征点匹配结果。

6.如权利要求5所述的立体影像特征匹配方法，其特征在于，所述根据所述基准图像上特征点之间的拓扑关系与所述待匹配影像上的待匹配特征点之间的拓扑关系满足一致性的原则调整初始特征点匹配结果，包括：基于所述全局能量函数根据所述原则求解最优解完成针对所述初始特征点的匹配结果的调整操作，得到所述特征匹配结果，其中，所述全局能量函数包含：目标数据项、背景数据项和平滑项，所述目标数据项用于计算所述基准目标特征点集和所述待匹配目标特征点集进行特征点匹配操作时的目标点匹配代价值，所述背景数据项用于计算所述基准背景特征点集和所述待匹配背景特征点集进行特征点匹配时的背景点匹配代价值，所述平滑项引入视差拓扑结构作为约束条件。

7.如权利要求6所述的立体影像特征匹配方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述基准图像和所述待匹配影像的无向图，并基于所述无向图得到所述拓扑关系，其中，所述视差拓扑结果是通过所述拓扑关系得到的。