一种基于多尺度邻域梯度模型的图像特征点实时匹配方法

摘要

本发明提供了一种基于多尺度邻域梯度模型的图像特征点实时匹配方法，首先构建了多尺度特征图上下采样模型，生成多尺度图像序列和特征图像位置映射表序列；其次构建矩阵遍历模板和子块矩阵遍历模板，并分别计算其邻域梯度，并判断得到候选兴趣点向量；对候选兴趣向量计算得到多尺度特征图矩阵向量，对利用中心点像素特征进行特征点判定；最后对特征点向量重新匹配排序得到对比集向量，通过计算变换映射矩阵及匹配向量得到特征点匹配映射矩阵。本方法显著提升了复杂背景下的图像特征点实时匹配精度，可广泛应用于全景拼接、图像目标定位、目标跟踪等领域。