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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

摘要：本发明提供了一种联合共线仿射不变性和尺度旋转投票的影像匹配方法，包括：利用特征提取算法建立待处理影像对的初始匹配点；对任一初始匹配点，基于4邻域划分的邻域点采样，并利用共线仿射不变性几何约束进行粗差剔除，得到粗差剔除后的匹配点；利用尺度旋转投票进行匹配优化与扩展，得到优化扩展后的匹配点；利用全局几何约束进行匹配优化，得到优化后的匹配结果。本发明提出的基于4邻域划分的采样点选择方案，能够很好地解决传统K最近邻导致的局部连接关系不稳定的弊端，能够自适应初始匹配点数量。本发明提出的基于共线仿射不变性几何约束模型，具有很高的抗噪声能力，并且计算复杂度低，能够很好地满足高效率匹配需求。

主权项：1.一种联合共线仿射不变性和尺度旋转投票的影像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：利用特征提取算法建立待处理影像对i1,i2的初始匹配点xi,xi'；S2：对任一所述初始匹配点i1,i2，基于4邻域划分的邻域点采样，并利用共线仿射不变性几何约束进行粗差剔除，得到粗差剔除后的匹配点；步骤S2包括：S2.1：对任一所述初始匹配点xi,xi'，基于4邻域划分的邻域点采样，得到邻域点xi1、xi2、xi3和xi4；步骤S2.1包括：S2.1.1：令待匹配影像对为i1,i2，对于步骤S1提取的任一初始匹配点xi,xi'，首先以影像i1中待匹配点xi为中心，以r为搜索半径确定一个圆形搜索区域；其中，搜索半径r根据初始匹配点密度计算得到；S2.1.2：初始匹配点数量为M，初始匹配点的内点率不小于ρmin，从圆形搜索区域搜索到K个邻域点，K个邻域点满足下述公式： 其中，A为影像像素面积，即宽度*高度；S2.1.3：利用角度分别为45°和135°的两条虚线，将圆形搜索区域划分为4个子区域，并从每个子区域分别选择一个尽可能远离中心点xi并靠近子区域中轴线的邻域点；如果某个子区域不存在满足条件的邻域点，那么重新设定该子区域的搜索半径为2r，继续按照上述条件查找，直到找到满足条件的邻域点或者搜索半径r超过最大阈值Tr；S2.1.4：最终基于邻域点采样，得到xi1、xi2、xi3和xi4；S2.2：基于4个邻域点，根据共线仿射不变性几何约束，计算匹配点xi,xi'的相似性；步骤S2.2包括：S2.2.1：通过连接中心点xi和步骤2.1的一个邻域点xijj＝1,2,3,4，得到一条直线lij；设定直线lij的缓冲半径，得到直线lij定义的支撑点搜索区域，并记录该搜索区域的初始匹配点，得到邻域点xij构建的支撑点集合Cij；S2.2.2：4个邻域点经过S2.2.1的处理，得到待匹配点xi的支撑点集合Ci；S2.2.3：基于初始匹配点的对应关系，在影像i2中构建对应直线lij'的支撑点搜索区域，并统计搜索区域的初始匹配点，得到待匹配点xi'的支撑点集合Ci'；S2.2.4：基于支撑点集合Ci和支撑点集合Ci'，根据共线仿射不变性原理计算匹配点xi,xi'的相似性，匹配点相似性计算公式为： 其中，ηi表示Ci,Ci'中相同匹配点的数量，即ηi＝Ci∩Ci'，NC表示集合Ci和Ci'的最大数量，即NC＝maxCi|,Cj|；S2.3：根据匹配点xi,xi'的相似性，基于局部几何约束进行渐进式粗差剔除，得到粗差剔除后的匹配点；步骤S2.3包括：S2.3.1：剔除匹配点相似性ratioi＝0的所有匹配点；S2.3.2：重新在剩余的内点之间构建直线并更新Ci,Ci'，根据匹配点相似性公式2重新计算匹配点的相似性值ratioi，并剔除ratioTd的匹配点，Td为设定的相似性阈值；S2.3.3：重复上述步骤S2.3.1和S2.3.2，直至所有匹配点的相似性值ratio满足小于设定的相似性阈值，即得到粗差剔除后的匹配点；S3：基于所述粗差剔除后的匹配点，利用尺度旋转投票进行匹配优化与扩展，得到优化扩展后的匹配点；S4：基于所述优化扩展后的匹配点，利用全局几何约束进行匹配优化，得到优化后的匹配结果。

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