[发明专利]一种利用学习不变特征变换的兵马俑图像匹配方法

摘要

本发明提供了一种利用学习不变特征变换的兵马俑图像匹配方法，包括以下步骤：步骤1，选择任意一幅兵马俑图像作为输入兵马俑图像，提取输入兵马俑图像的所有特征点；步骤2，得到特征点分布曲线，将特征点分布曲线划分为头部区域和躯干区域；步骤3，得到头部区域的特征点集合和躯干区域的特征点集合，在每两个视图中分别对头部区域和躯干区域的特征点进行匹配。在特征提取方面，本发明训练数据集较大，并且加入了空间不变网络模型，得到更鲁棒的特征，克服了兵马俑表面特征间的相似性问题；在图像匹配方面，本发明将提取出的特征分为头部和躯干两个区域，缩小了匹配时间，减少了误匹配率。

主权项

1.一种利用学习不变特征变换的兵马俑图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，选择任意一幅兵马俑图像作为输入兵马俑图像，提取输入兵马俑图像的所有特征点；其中，包括：步骤11，构建输入兵马俑图像的尺度空间，得到多个尺度空间下的输入兵马俑图像；步骤12，将多个尺度空间下的输入兵马俑图像输入训练好的特征检测卷积神经网络，输出分数金字塔，在所述分数金字塔的尺度域和图像域中搜索局部极大值，并抑制非极大值元素筛选出输入兵马俑图像的特征点；步骤13，将输入兵马俑图像的特征点划分为多个图像块，计算每个图像块中特征点的方向；步骤14，根据每个图像块中特征点的方向，提取出每个图像块中特征点的128维特征描述子，即得到输入兵马俑图像的所有特征点的特征描述子；步骤2，根据提取到的输入兵马俑的所有特征点，得到特征点分布曲线，将特征点分布曲线划分为头部区域和躯干区域；步骤3，根据特征点分布曲线中的头部区域和躯干区域，得到头部区域的特征点集合和躯干区域的特征点集合，在每两个视图中分别对头部区域和躯干区域的特征点进行匹配。