基于局部鄰域約束的空間驗(yàn)證的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 近幾年，在移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)實(shí)現(xiàn)PC機(jī)上運(yùn)行的視覺(jué)應(yīng)用成為研究者和使用者的關(guān) 注點(diǎn)，使用配備相機(jī)的手機(jī)啟動(dòng)有關(guān)視覺(jué)目標(biāo)的搜索查詢被稱(chēng)為基于移動(dòng)平臺(tái)的目標(biāo)檢 索。其在查詢電影、光盤(pán)（CD)、印刷媒體、識(shí)別周?chē)ㄖ?、藝術(shù)品等方面有廣泛的應(yīng)用。在 該項(xiàng)技術(shù)中，圖像間特征誤匹配的檢測(cè)是影響檢索性能的重要因素，因此如何利用計(jì)算特 征間幾何變換關(guān)系優(yōu)化候選結(jié)果，是這項(xiàng)技術(shù)的核心。
[0003] 基于查詢圖像與圖像庫(kù)中所有圖像進(jìn)行相似性比較，由于圖像庫(kù)中圖像在在色 調(diào)、光照、尺度、旋轉(zhuǎn)和遮擋等方面有些不同，這使得在大規(guī)模圖像庫(kù)下檢索相似圖片變得 十分困難。
[0004] 目前眾多研究在得到匹配特征后，主要通過(guò)幾何約束的方式在幾何驗(yàn)證步驟中過(guò) 濾錯(cuò)誤的匹配特征對(duì)。這些方法通常計(jì)算整幅圖像中的所有匹配特征對(duì)是否滿足一致的幾 何變換關(guān)系。然而，在幾何驗(yàn)證步驟中，不相關(guān)匹配特征的計(jì)算對(duì)于改善檢索性能的作用不 大。不論相似區(qū)域是圖像的一部分還是整幅圖像，均滿足局部區(qū)域中形變相似的特點(diǎn)，因此 只需要驗(yàn)證局部區(qū)域內(nèi)的匹配特征是否滿足一致的幾何關(guān)系即可，沒(méi)有必要計(jì)算局部區(qū)域 外的不相關(guān)匹配特征。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的是通過(guò)局部區(qū)域內(nèi)匹配特征對(duì)的數(shù)量，定義該匹配特征的局部權(quán) 重，進(jìn)而過(guò)濾不相關(guān)的匹配特征對(duì)，最后計(jì)算相關(guān)匹配特征是否滿足一致幾何變換的基于 局部鄰域約束的空間驗(yàn)證的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法。
[0006] 本發(fā)明的步驟是： a、 服務(wù)器中圖像庫(kù)圖像預(yù)先處理：使用一些關(guān)鍵的特征點(diǎn)
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于局部鄰域約束的空間驗(yàn)證的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法，其特征在于： a、服務(wù)器中圖像庫(kù)圖像預(yù)先處理：使用一些關(guān)鍵的特征點(diǎn)
來(lái)表示一幅圖像，用一個(gè)尺度不變特征點(diǎn)來(lái)表 示，其包含的信息有：特征點(diǎn)的描述符也&特征點(diǎn)的位置信息（x，y)、特征點(diǎn)的尺度scl、特 征點(diǎn)的方向orien，并使用詞袋模型生成全局直方圖，每幅圖像都用這個(gè)全局直方圖表示； b、 用尺度不變特征變換計(jì)算查詢圖像的SIFT特征
c、 根據(jù)步驟b所得圖像SIFT特征的描述符，使用該詞袋模型同樣生成一個(gè)全局直方 圖； d、 對(duì)步驟c與步驟a所得全局直方圖利用倒排索引結(jié)構(gòu)計(jì)算查詢圖像與圖像庫(kù)每幅圖 像的相似得分，并記錄圖像庫(kù)圖像中最相似的前1〇〇〇幅檢索圖像序號(hào)； e、根據(jù)步驟b中查詢圖像SIFT特征的位置信息和尺度，與步驟a中所得的前1000幅檢 索圖像SIFT特征的位置、和尺度，使用基于局部區(qū)域加權(quán)空間約束的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法， 去除錯(cuò)誤的匹配特征； ① 根據(jù)查詢圖像的SIFT特征
與 前1000幅檢索圖像中每幅圖像的SIFT特征
是否同時(shí)量化為相同視覺(jué)詞，尋找查詢圖像與每幅檢索圖像的匹配特征對(duì)
，其中 I和4,分別是查詢圖像與檢 索圖像的特征； ② 在步驟 ①中選 擇一個(gè) 匹配對(duì)
乍為 測(cè)試匹配特征，驗(yàn)證其是否正確； ③ 定義步驟②中測(cè)試匹配特征的局部區(qū)域，其區(qū)域范圍的距離定義
與JC/ 表示步驟b查詢圖像匹配特征的尺度參數(shù)與步驟a中候選圖像匹配特征的尺度2 參數(shù)； ④ 挑選局部區(qū)域中的共同匹配特征，計(jì)算該匹配對(duì)的局部鄰域約束值；共同匹配特征 定義如下，
其中沿w(，）指兩點(diǎn)的歐氏距離； ⑤ 計(jì)算該匹配對(duì)的局部鄰域約束值，
中局部鄰域內(nèi)共同匹配特征的個(gè)數(shù)； ⑥ 通過(guò)測(cè)試中心匹配對(duì)的局部鄰域內(nèi)共同匹配特征在橫向與縱向中的排列順序是否 一致，驗(yàn)證該測(cè)試匹配特征是否正確； ⑦ 根據(jù)步驟⑥得到的查詢圖像與候選圖像中測(cè)試中心匹配對(duì)的局部鄰域內(nèi) 共同匹配對(duì)間的橫向坐標(biāo)關(guān)系與縱向坐標(biāo)關(guān)系，對(duì)其驗(yàn)證否一致，驗(yàn)證定義式如
⑧ 根據(jù)步驟5. 7所得局部鄰域中匹配特征在橫向與縱向的驗(yàn)證信息，計(jì)算該測(cè)試中心 匹配特征在局部鄰域內(nèi)的幾何得分，
其中，表示局部鄰域匹配特征中，id號(hào)為/7的特征與id號(hào)為?的特征之間的約 束關(guān)系； ⑨ 如果該得分大于閾彳
間斷測(cè)試匹配對(duì)
確，反之，錯(cuò)誤，定義 閾值
⑩ 重復(fù)步驟②到步驟⑨，直到測(cè)試完所有匹配特征對(duì)為止； f、 根據(jù)步驟e中基于局部鄰域約束的空間驗(yàn)證的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法保留下來(lái)的匹配 特征數(shù)量作為查詢圖像與檢索圖像間的最終幾何得分； g、 最后根據(jù)步驟f?得到的幾何得分從大到下的順序，對(duì)初始檢索結(jié)果重新排序，得到 最終的檢索結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部鄰域約束的空間驗(yàn)證的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法，其特征 在于：步驟e中第⑥步是：建立查詢圖像與候選圖像間匹配特征點(diǎn)的排序列表，該列表是根 據(jù)步驟e第①步所得查詢圖像與候選圖像匹配特征點(diǎn)的位置信息，并以橫向與縱向兩種方 式將特征點(diǎn)的坐標(biāo)升序排列，生成特征點(diǎn)的橫向排列序S
丨縱向排列序號(hào)
【專(zhuān)利摘要】一種基于局部鄰域約束的空間驗(yàn)證的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法，屬于圖像識(shí)別領(lǐng)域。本發(fā)明的目的是通過(guò)局部區(qū)域內(nèi)匹配特征對(duì)的數(shù)量，定義該匹配特征的局部權(quán)重，進(jìn)而過(guò)濾不相關(guān)的匹配特征對(duì)，最后計(jì)算相關(guān)匹配特征是否滿足一致幾何變換的基于局部鄰域約束的空間驗(yàn)證的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法。本發(fā)明的步驟是：服務(wù)器中圖像庫(kù)圖像預(yù)先處理，用尺度不變特征變換計(jì)算查詢圖像的SIFT特征，然后使用該詞袋模型同樣生成一個(gè)全局直方圖，再使用基于局部區(qū)域加權(quán)空間約束的錯(cuò)誤匹配檢測(cè)方法，去除錯(cuò)誤的匹配特征，獲得最終幾何得分，最后對(duì)初始檢索結(jié)果重新排序，得到最終的檢索結(jié)果。本發(fā)明減少了幾何驗(yàn)證階段特征的數(shù)量，降低了幾何驗(yàn)證階段的計(jì)算時(shí)間；同時(shí)也提高了檢索的準(zhǔn)確度。
【IPC分類(lèi)】G06F17-30, G06K9-64
【公開(kāi)號(hào)】CN104615642
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410778037
【發(fā)明人】劉萍萍, 趙宏偉, 李清亮, 王振, 臧雪柏, 于繁華, 戴金波, 耿慶田
【申請(qǐng)人】吉林大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年5月13日
【申請(qǐng)日】2014年12月17日