[发明专利]一种特征点匹配方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本申请公开了一种特征点匹配方法、装置、设备以及存储介质，方法包括：获取多帧图像中每两帧图像进行特征点匹配得到的特征点匹配结果；根据特征点匹配结果中特征点的关联关系生成特征点跟踪结果；确定特征点跟踪结果中每个特征点在不同图像中的匹配次数，将匹配次数满足匹配次数阈值的特征点筛选为目标特征点匹配对。本申请根据特征点跟踪结果中每个特征点在不同图像中的匹配次数，将匹配次数满足匹配次数阈值的特征点筛选为目标特征点匹配对，从而能够将不同真实对象所对应的特征点由于过度相似导致错误匹配的特征点匹配对剔除，解决了现有技术中特征点匹配准确度低的问题，并且在后续进行三维点云重建时，能够提高三维点云重建的精度。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种特征点匹配方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

目前，基于图像进行测绘和重建时，以农田场景为例，一般是从包含农田的图像集中提取特征点，对特征点进行匹配得到匹配对，再根据匹配对生成多帧农田图像间的数据关联关系，根据数据关联关系估计相对运动，最后进行相机姿态和三维场景结构的优化以完成重建。在此过程中，特征点匹配对的数量和质量将影响运动估计以及三维点云重建的速度和精度，如何筛选出匹配准确一致的匹配对在整个三维重建过程中至关重要。

相关技术中，通过从无人设备采集的图像集中进行特征提取，基于响应值大小筛选出一定个数的特征点作为输出特征，再采用近似最近邻比例法进行特征点的初始配对，并通过几何验证的方式过滤不符合验证要求的匹配对，得到最终的匹配结果。然而，该种方式对于图像纹理较为丰富的场景，以及图像中包含大量相似的重复对象时，将会导致错误的匹配对无法剔除，由此导致后续重建的三维点云的精度度低，重建效果差。

发明内容

本申请实施例提供了一种特征点匹配方法、装置、设备以及存储介质，解决了现有技术中特征点匹配准确度低的问题，可以显著提高后续三维点云重建的精度。

第一方面，本申请实施例提供了一种特征点匹配方法，包括以下步骤：

获取多帧图像中每两帧图像进行特征点匹配得到的特征点匹配结果；

根据所述特征点匹配结果中特征点的关联关系生成特征点跟踪结果；

确定所述特征点跟踪结果中每个特征点在不同图像中的匹配次数，将所述匹配次数满足匹配次数阈值的特征点筛选为目标特征点匹配对。

优选的，所述根据所述特征点匹配结果中特征点的关联关系生成特征点跟踪结果，包括：

从特征点匹配结果中提取出具有关联关系的第一特征点匹配对，每个所述第一特征点匹配对包括有两个相互匹配的特征点；

根据所述第一特征点匹配对生成特征点跟踪结果。

优选的，所述从特征点匹配结果中提取出具有关联关系的第一特征点匹配对，包括：

基于并查集的数据结构从所述特征点匹配结果中查找出具有关联关系的第一特征点匹配对。

优选的，所述基于并查集的数据结构从所述特征点匹配结果中查找出具有关联关系的第一特征点匹配对，包括：

将所述特征点跟踪结果中的任意一个第二特征点匹配对的特征点加入跟踪集合中；

执行查找步骤，包括：在所述特征点跟踪结果中，查找满足预设匹配关系的第三特征点匹配对，将所述第三特征点匹配对的特征点加入所述跟踪集合中；

重新执行所述查找步骤，直至不再查找到新的第三特征点匹配对为止，所述第二特征点匹配对和所述第三特征点匹配对构成第一特征点匹配对。

优选的，所述查找满足预设匹配关系的第三特征点匹配对，包括：

查找与所述跟踪集合中的任意一个特征点具有相同特征点的第三特征点匹配对。