[发明专利]一种结合点特征和线特征的图像匹配方法

摘要

本发明公开了一种结合点特征和线特征描述子的图像匹配算法，包括(1)分别对模板图和实时图在多尺度下提取角点；(2)获得实时图和模板图角点周围的边缘集合；(3)计算步骤(1)获得的最终选定的实时图与模板图角点的类ORB点特征描述子；(4)利用最小截平方Hausdorff距离描述步骤(2)获得的实时图和模板图的边缘集合的匹配相似度；(5)计算步骤(3)中获得的实时图与模板图角点的类ORB点特征描述子的匹配相似度；(6)匹配结果综合。本发明方法先使用稳定的点特征对角点进行初选获得候选点集，保证将正确的位置包括进来，然后使用较为全局的线特征对候选点集进行筛选，可以降低重复模式，提高正确率。

主权项

一种结合点特征和线特征描述子的图像匹配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)分别对模板图和实时图在多尺度下提取角点：保持图像大小不变，通过改变高斯模糊尺寸和计算haar响应窗口的大小获得每一层不同尺度的图像；在每层金字塔图像中，使用hessian矩阵计算每个像素的局部曲率ρ，将每个像素点的局部曲率与其尺度邻域上的α个点的局部曲率ρ进行比较，如果该像素点的局部曲率ρ是这α个点中的最大值或者最小值，则保留下来，作为初步选择的角点；对初步选择的角点，根据其局部曲率ρ使用双阈值进行筛选，获得最终选定的角点；(2)获得实时图和模板图角点周围的边缘集合：遍历步骤(1)获得的最终选定的角点，分别从实时图和模板图角点的β邻域开始提取边缘并进行生长，获得角点周围的边缘集合；(3)计算步骤(1)获得的最终选定的实时图与模板图角点的类ORB点特征描述子：选择一定数量的图块对，计算每个图块内像素的灰度值之和，比较每个图块对的灰度值之和，根据比较的结果进行编码，所有图块对比较结果的编码组成了该角点的类ORB点特征描述子；(4)边缘匹配计算：利用最小截平方Hausdorff距离描述步骤(2)获得的实时图和模板图的边缘集合的匹配相似度；(5)点特征匹配计算：计算步骤(3)中获得的实时图与模板图角点的类ORB点特征描述子的匹配相似度；(6)匹配结果综合：对步骤(4)和步骤(5)中获得的点特征匹配相似度和线特征匹配相似度进行综合，要求点特征匹配相似度大于阈值tp，线特征匹配相似度大于阈值tl，取点特征匹配相似度前N大的角点组成候选匹配点集，然后使用线特征对这些候选匹配点进行评价，取线特征匹配相似度最高的结果作为最终匹配角点。