【CN109949348A】一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法【专利】

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说 明 书
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一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法
技术领域 [0001] 本发明涉及计算机图像匹配领域，尤其涉及一种基于超像素运动统计的误匹配去 除方法，可用于去除非刚性形变图像的错误特征匹配。
背景技术 [0002] 特征点配准方法的根本目的是建立两幅或多幅图像特征点集之间的匹配对应关 系，它在图像配准、三维重建、目标定位与识别等领域都有广泛的应用。由于光照条件、噪 声、几何变换、空间扭曲等因素的影响，实现完全准确的特征匹配是一项非常具有挑战性的 工作。目前，用于图像配准的特征算子主要有SIFT算子(尺度不变特征变换) ，SURF算子(加 速稳健特征) ，以及ORB算子[1]等。利用上述方法可以实现比较准确的特征配准，但当图像之 间发生非刚性形变或存在大尺度位移时 ，容易产生较多的误匹配 ，进而影响图 像的最终配 准效果。 [0003] 为此，Bian等[2]指出：当图像发生了非刚性形变或大尺度位移时，如何可靠的分离 出正确与错误匹配是当前所面临的主要任务。Bian等提出了一种基于网格的运动统计算法 (GMS) ，根据在矩形网格基础上建立的统计函数来区分真假匹配，算法简单高效，得到了广 泛应用。 [0004] 然而，研究表明，矩阵网格虽然简单，但往往会包含有不同的纹理成分，因此，假定 同一矩形网格内具有相同的运动规律往往不够准确，也会产生一定的统计误差。
法 ( 57 )摘要
本发明公开了一种基于超像素运动统计的 误匹配去除 方法 ，所述方法包括以 下步骤 ：对两 张待匹配图 像进行特征提取 、描述与匹配 ；利 用 改进的超像素分割算法对待匹配图像I1和I2进 行分割，得到两张超像素标记图 ；基于超像素标 记图建立超像素运动统计模型，通过模型实现非 刚性形变图像配准特征点的自动筛选。本发明采 用超像素分割的策略代替简单的矩形网格划分， 分割得到的超像素块在空间上紧密相连，单个超 像素块内部在颜色和纹理上保持一致，且分割结 果更遵循物体的运动边缘，以保证超像素内部的 特征点具有相同或一致的运动趋势。
5 .根据权利要求1所述的一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法，其特征在于，所 述建立超像素运 动统计模型 ，通过模型实现非刚 性形变图 像配准特征点的自 动筛选具体 为：
创建超像素统计模型，计算两张图像中每个超像素对的匹配度； 根据匹配度计算正确匹配的掩膜图像，筛选正确的特征匹配。 6 .根据权利要求5所述的一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法，其特征在于，所 述超像素统计模型具体为： 创建一个大小为A×B的表格式累加器，将其中的每个单元格初始化为0，一个匹配遍历 1次，对应的单元格加1， 每个超像素匹配对(pa ,pb)的匹配值D(pa ,pb)计算如下：
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权 利 要 求 书
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式中 ，pa表示I1中的 超像素块 ，pb表示I2中的 超像素块 ，a为超像素块在I1中的 序号 ，b为 超像素块在I2中的序号，k表示匹配的个数。
7 .根据权利要求6所述的一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法，其特征在于，所 述表格式累加器以稀疏矩阵的形式存储，仅考虑存在匹配的超像素对。
8 .根据权利要求5所述的一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法，其特征在于， 所述根据匹配度计算正确匹配的掩膜图像，筛选正确的特征匹配具体为：
式中，Na表示I1中超像素区域pa中的特征点个数； 表示I2中标号为bi的超像素区域中 的匹配数目；i＝1 ,2 ,… ,s，s表示I2中与pa存在匹配的超像素区域总个数；λ表示阈值调节因 子；Mask(a ,b)＝1表示超像素对(pa ,pb)中的点对匹配正确。
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910060292 .0
(22)申请日 2019 .01 .22
(71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南开区卫津路92号
(72)发明人 何凯 王阳 刘志国 马红悦
(74)专利代理机构 天津市北洋有限责任专利代 理事务所 12201
ρij＝γ·ρS+(1-γ)·ρC 式中，j表示聚类中心的下标，j＝1 ,2 ,… ,K；cov(·)和D(·)分别表示协方差和方差；
ρij表示像素i与聚类中心j的相似度；γ∈[0 ,1]代表衡量色彩相似性ρC与空间相似性ρS的 权重因子；K等于图像像素个数除以L2；Cj表示聚类中心j的颜色特征；Sj表示聚类中心j的空 间位置特征；Ci表示像素i的的颜色特征；Si表示像素i的空间位置特征。
权利要求书2页 说明书6页 附图5页
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权 利 要 求 书
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1 .一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 对两张待匹配图像进行特征提取、描述与匹配； 利用改进的超像素分割算法对待匹配图像I1和I2进行分割，得到两张超像素标记图 ； 基于超像素标记图建立超像素运动统计模型，通过模型实现非刚性形变图像配准特征 点的自动筛选。 2 .根据权利要求1所述的一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法，其特征在于，所 述对两张待匹配图像进行特征提取、描述与匹配具体为： 对两张 待匹配图 像 ，采 用OR B算子分 别提取图 像的 特征点 ，得到两个初始特征点集 ，并 对特征点进行描述； 利用特征匹配对两个特征点集进行初匹配，从而获得N对初始匹配坐标对。 3 .根据权利要求1所述的一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法，其特征在于，所 述改进的超像素分割算法具体为： 将图 像转换至CIELAB色彩空间中 ，均匀选取K个聚类种子点 ，其间隔为L个像素 ，在每个 种子点周围2L×2L的邻域范围内搜索与之具有较高相似度的像素，并将其归为一类； 采用皮尔逊相关系数来代替欧氏距离，获取相似度。 4 .根据权利要求3所述的一种基于超像素运动统计的误匹配去除方法，其特征在于，所 述采用皮尔逊相关系数来代替欧氏距离，获取相似度具体为：
代理人 李林娟
(51)Int .Cl . G06T 7/33(2017 .01) G06T 7/11(2017 .01) G06K 9/62(2006 .01)
(10)申请公布号 CN 109949348 A (43)申请公布日 2019.06.28
( 54 )发