[发明专利]一种超大规模图像特征点匹配方法及系统

摘要

本发明公开了一种超大规模图像特征点匹配方法及系统，其中，方法的实现包括：首先进行图像近邻搜索得到图像匹配对；以图像为节点、图像近邻之间构成边形成一个无向图，对这个图进行广度优先排序，得到排序之后的图像和图像对；按照排序结果对图像的特征信息进行重排，并分块保存成二进制文件；按序读取保存有特征信息的二进制文件，根据排序后的图像对来依次进行特征匹配，并及时释放掉后续无用的特征信息；迭代的读取特征信息和进行特征匹配直到所有图像对完成匹配。实施本发明，可以保证在图像匹配的过程中图像特征点一次读取、局部完全利用，可以在内存不会溢出的同时，保证了算法的效率。

主权项

1.一种超大规模图像特征点匹配方法，其特征在于，包括：(1)特征点提取和图像对的初始过滤：对每幅图像提取特征点，然后采用图像检索的方法找到每幅图像的近邻，剔除不相关的图像对，得到有场景重叠的图像对；(2)广度优先遍历重排图像和图像对序列：在得到有场景重叠的图像对之后，以图像为节点、图像对形成边，构成一个无向图，以其中匹配数目最多的图像为起点，进行广度优先排序，得到排序之后的图像序列和图像对序列；(3)分块保存排序后的特征点：根据排序之后的图像序列对特征点进行重排，并分块保存成二进制文件；(4)加载初始块的特征点并进行匹配：读取起始的二进制文件信息，根据排序后的图像对序列进行特征匹配，释放所述二进制文件中无用的特征信息所占用的内存资源，其中，所述无用的特征信息表示已完成匹配的图像对应的特征点信息；(5)迭代加载后续块的特征点并进行匹配：迭代的读取后续的二进制文件信息、再进行特征匹配，直到所有的图像对完成匹配，并把匹配结果保存到文件中。