(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210466626.6 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 中国地质大 学 （武汉） 地址 430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路 388号 (72)发明人 杨猛　陈珺　马佳义　罗林波　 熊永华　 (74)专利代理 机构 武汉知产时代知识产权代理 有限公司 42 238 专利代理师 王佩 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06T 5/00(2006.01) (54)发明名称 多邻域引导肯德尔等级相关系数的特征匹 配方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种多邻域引导肯德尔等级相 关系数的特征匹配方法及装置， 该方法包括： 获 取待匹配的两幅图像； 通过SIFT 算法提取两幅图 像中的特征点， 并建立特征描述符； 根据两幅图 像中特征描述符的相似性构造一组初始匹配集； 通过肯德尔等级相关系数从初始匹配集中筛选 出失序错误匹配集； 获取对应特征点的邻域公共 元素， 并通过邻域公共元素引导策略计算得到每 个特征点的引导肯德尔等级相关系数； 利用多重 邻域策略计算得到特征点多个邻域的引导肯德 尔等级相关系数并且取均值， 然后设立阈值得到 最终的匹配结果。 本发明的有益效果是： 引入肯 德尔等级相关系数来去除误匹配， 并且设计了邻 域公共元素引导策略和多邻域策略去提高算法 的鲁棒性， 具有较高的精度。 权利要求书3页 说明书15页 附图5页 CN 114937156 A 2022.08.23 CN 114937156 A 1.一种多邻域引导肯德尔等级相关系数的特征匹配方法， 其特征在于， 所述图像特征 匹配方法包括以下步骤： 获取待匹配的两幅图像； 通过SIFT算法检测两幅图像中的特 征点， 并建立特 征描述符； 根据两幅图像中特 征描述符的相似性构造一组初始匹配集； 根据推广的肯德尔 等级相关系数的定义， 计算得到每个初始匹配的肯德尔 等级相关系 数， 根据肯德尔等级相关系数从所述初始匹配集中筛 选得到失序的错 误匹配集； 获取每个初始匹配对应特 征点的邻域公共元 素， 得到邻域公共元 素集； 基于所述错误匹配集和所述邻域公共元素集， 通过邻域公共元素引导策略计算得到每 个特征点的引导肯德尔等级相关系数； 利用多重邻域策略计算得到特征点多个邻域的引导肯德尔 等级相关系数并且取均值， 得到每个特征点的多重邻域引导肯德尔等级相关系数 设立阈值 δ， 根据 与阈值 δ 的关系去除错 误匹配， 得到最终的图像特 征匹配结果。 2.如权利要求1所述的多邻域引导肯德尔 等级相关系数的特征匹配方法， 其特征在于， 所述根据推广的肯德尔等级相关系数的定义， 计算得到每个初始匹配的肯德尔等级相关系 数， 根据肯德尔等级相关系 数从所述初始匹配集中筛选得到失序的错误匹配集的步骤， 包 括： 根据推广的肯德尔 等级相关系数的定义， 计算得到每个初始匹配的肯德尔 等级相关系 数τi； 设置一个较大的阈值ε， 将ε与τi比较， 筛选出邻域元素顺序混乱的错误匹配点， 得到失 序的错误匹配集F： F＝{(xi,yi)∈S| τi＞ ε,i∈[1,N]} 其中， S表示初 始匹配集， i代表初 始匹配的序号， (xi,yi)表示第i个初 始匹配， τi表示第i 个初始匹配对应的肯德尔等级相关系数， N表示初始匹配集的大小。 3.如权利要求1所述的多邻域引导肯德尔 等级相关系数的特征匹配方法， 其特征在于， 所述获取每 个初始匹配对应特 征点的邻域公共元 素， 得到邻域公共元 素集的步骤， 包括： 获取每个初始匹配的特 征点的邻域 点集 和 获取 和 中所有特 征点在初始匹配集中的有序索引 和 根据有序索引 和 计算得到邻域公共元素的索引Indc， 并且得到邻域公共元 素集M： 其中Indc为邻域公共元 素的索引； M＝{(xi,yi)∈S|i∈I ndc} 其中， S表示初始匹配集， i代表初始匹配的序 号， (xi,yi)表示第i个初始匹配， Indc为邻 域公共元 素的索引。 4.如权利要求1所述的多邻域引导肯德尔 等级相关系数的特征匹配方法， 其特征在于，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114937156 A 2所述基于所述错误匹配集和所述邻域 公共元素集， 通过邻域 公共元素引导策略计算得到每 个特征点的引导肯德尔等级相关系数的步骤， 包括： 根据所述失序的错误匹配集F和所述邻域公共元素集M， 计算得到F和M的交集得到狡猾 的误匹配集 其中， S表示初始匹配集， i代表初始匹配的序 号， (xi,yi)表示第i个初始匹配， Indc为邻 域公共元 素的索引； 定义 代表误匹配集 的基数， 并且满足 其中nk为邻域点集 和 大 小， 同理定义|M|＝m， m代 表邻域公共元 素集M的基数， 也满足m≤nk； 根据 和m计算得到邻域公共元素引导的肯德尔等级相关系数τg， 简称为引导肯德尔等 级相关系数τg： 其中， nk‑m代表邻域中非 公共元素的数目， 代表隐藏在公共点中的误匹配点的数目。 5.如权利要求1所述的多邻域引导肯德尔 等级相关系数的特征匹配方法， 其特征在于， 所述利用多重邻域策略计算得到特征点多个邻域的引导肯德尔等级相关系数并且取均值， 得到每个特征点的多重邻域引导肯德尔等级相关系数 的步骤， 包括： 对任一初始匹配构建多个不同尺度的邻域， 每个邻域的大小为 其中B为多重邻 域的数目； 计算得到每个邻域的引导肯德尔等级相关系数 并且取均值 得到多重邻域的引导 肯德尔等级相关系数 为： 其中B为多重邻域的数目， 为第j个邻域的大小， mj为第j个邻域的邻域公共元素集的 基数， 为第j个邻域的误匹配集 的基数， 为第j个邻域的引导肯德尔等级相关系数， 并且j∈[1,B]。 6.如权利要求1所述的多邻域引导肯德尔 等级相关系数的特征匹配方法， 其特征在于， 所述设立阈值δ， 根据 与阈值δ 的关系去除错误匹配， 得到最终的图像特征匹配结果的步 骤， 包括： 设置阈值 δ， 新添指示变量 根据 与阈值 δ 的关系为指示变量 赋值：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114937156 A 3