摘要
本发明公开了一种基于网格统计的图像特征点匹配方法,包括以下步骤:1、通过最近邻匹配得到初始匹配集M;2、对原图和待匹配图像进行网格化,将每张图像分成N*N个网格;3、遍历集合M中的每一对匹配m-i={p-i,p’-i},如果p-i属于原图中第j个网格,p’-i属于待匹配图像中的第k个网格,则网格对G-(j,k)对应计数加1;4、对网格对集合G按计数值排序,选取前m个中的匹配点组成样本集I;5、从I中任意取d个匹配,计算模型H,并进行预检验;6、用I中剩余的匹配对模型H进行检验,如果误差小于阈值α,则将其加入集合I-(inlier);7、进行迭代,重复步骤5和6的操作,并更新I-(inlier);8、迭代结束,得到最优集合I-(inlier),利用I-(inlier)计算最优模型H。本发明提出的方法相比于传统方法,具有计算效率高,对初始集不敏感等优点。
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