点特征图像配准中的双重最近邻优先搜索方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201010527245.1
申 请 日：20101101
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400030 重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20110216
公 开 号：CN101976256A
代 理 人：卢玲
代理机构：重庆市前沿专利事务所 50211
摘 要：本发明提供一种点特征图像配准中的双重最近邻优先搜索方法，其特征在于：该方法包括：A、读取基图，提取基图的尺度不变特征变换(SIFT)点特征，组成基图的特征向量空间Θ_Left；B、读取待匹配图，提取待匹配图的尺度不变特征变换(SIFT)点特征，组成待匹配图的特征向量空间Θ_Right；C、利用基图的特征向量空间Θ_Left建立标准的k-d树kdTree_Left，利用待匹配图的特征向量空间Θ_Right建立标准的k-d树kdTree_Right；D、在待匹配图的特征向量空间Θ_Right中取出特征向量T_Right；E、利用最邻近优先搜索算法，本发明可广泛的应用在图像特征匹配领域。
主 权 项：点特征图像配准中的双重最近邻优先搜索方法，其特征在于：该方法包括：A、读取基图，提取基图的尺度不变特征变换(SIFT)点特征，组成基图的特征向量空间Θ_LEFT；B、读取待匹配图，提取待匹配图的尺度不变特征变换(SIFT)点特征，组成待匹配图的特征向量空间Θ_RIGHT；C、利用基图的特征向量空间Θ_LEFT建立标准的K?D树KDTREE_LEFT，利用待匹配图的特征向量空间Θ_RIGHT建立标准的K?D树KDTREE_RIGHT；D、在待匹配图的特征向量空间Θ_RIGHT中取出特征向量T_RIGHT；E、利用最邻近优先搜索算法，在基图的K?D树KDTREE_LEFT中分别找出与特征向量T_RIGHT距离最近的特征向量T_LEFT_NEAREST和与特征向量T_RIGHT距离第二近的特征向量T_LEFT_NEARER；F、判断的比值，若比值大于0.8，则认为在基图的特征向量空间Θ_LEFT中没有与特征向量T_RIGHT相匹配的特征向量，转至步骤I；若比值小于0.8，转至步骤G；其中：T_RIGHT[K]表示特征向量T_RIGHT中的第K维分量；T_LEFT_NEAREST[K]表示特征向量T_LEFT_NEAREST中的第K维分量；T_LEFT_NEARER[K]表示特征向量T_LEFT_NEARER中的第K维分量；K＝0，1，...，127；G、利用最邻近优先搜索算法，在待匹配图的特征向量空间Θ_RIGHT建立的标准的K?D树KDTREE_RIGHT中找出与特征向量T_LEFT_NEAREST最近距离的特征向量T_RIGHT’；H、判断特征向量T_RIGHT与特征向量T_RIGHT’是否相同，若特征向量T_RIGHT与特征向量T_RIGHT’不同，则认为在基图的特征向量空间Θ_LEFT中没有与特征向量T_RIGHT相匹配的特征向量，转至步骤I；若特征向量T_RIGHT与特征向量T_RIGHT’相同，则特征向量T_RIGHT和特征向量T_LEFT_NEAREST成为一对匹配；I、判断待匹配图的特征向量空间Θ_RIGHT中的特征向量是否取完，若待匹配图的特征向量空间Θ_RIGHT中的特征向量取完，则方法停止，否则转至步骤D。FSA00000326912500011.TIF
关 键 词：
法律状态：生效
IPC专利分类号：G06F17/30