本公开一般涉及计算机视觉和计算机图像，具体涉及一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法。
背景技术：
1、图像特征匹配是将两张图像中具有相同或者相似的特征点，进行像素级的识别、匹配和对齐。图像场景复杂多变且包含大量相似特征点，特征匹配时会存在大量的误匹配特征点，这些错误匹配的特征点会使矩阵求解出现极大的偏差，极度扭曲图像之间的对应关系，或者使得相机位姿出现极端摆动。
2、如果不能识别特征匹配错误匹配，就会计算出错误的矩阵，误差积累难以修正，对应用场景产生灾难性的错误。
3、因此，对特征匹配进行误匹配验证，提前判断特征匹配的可用性，对图像校正，图像映射，图像三维重建，视觉机器人slam系统等应用场景具有重要意义，为此，本发明提出一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法。
技术实现思路
1、鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种提高特征点匹配可靠性的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法。
2、本申请提供一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，包括：
3、获取第一图像与第二图像的拍摄信息以及第一特征匹配结果；
4、基于所述拍摄信息和所述第一特征匹配结果，计算得到目标矩阵，以筛除所述第一特征匹配结果中的错误匹配，得到第二特征匹配结果；
5、将所述第二特征匹配结果中关联的匹配特征点进行连线，判断各所述连线的斜率是否处于预设范围，如果否，则确认该所述连线对应的特征点匹配错误。
6、根据本申请提供的技术方案，获取第一图像与第二图像的拍摄信息以及第一特征匹配结果，具体包括：
7、接收所述第一图像与所述第二图像，并提取所述第一图像与所述第二图像的中匹配的特征点，记为第一特征匹配结果；
8、获取所述第一图像与所述第二图像的拍摄信息，所述拍摄信息包括：平面图像和非平面图像；在所述平面图像中，所述特征点处于处于同一平面；在所述非平面图像中，所述特征点并非处于同一平面。
9、根据本申请提供的技术方案，基于所述拍摄信息和所述第一特征匹配结果，计算得到目标矩阵，具体包括：
10、如果所述第一图像与所述第二图像为所述平面图像，则基于所述第一特征匹配结果，计算得到第一目标矩阵；
11、如果所述第一图像与所述第二图像为所述非平面图像，则基于所述第一特征匹配结果，计算得到第二目标矩阵。
12、根据本申请提供的技术方案，筛除所述第一特征匹配结果中的错误匹配，得到第二特征匹配结果，具体包括：
13、当所述第一图像与所述第二图像为所述平面图像时，利用所述第一目标矩阵验证所述第一特征匹配结果中的各个匹配的特征点；
14、将未通过所述第一目标矩阵验证的各个匹配的特征点筛除，得到所述第二特征匹配结果。
15、根据本申请提供的技术方案，筛除所述第一特征匹配结果中的错误匹配，得到第二特征匹配结果，具体还包括：
16、当所述第一图像与所述第二图像为非平面图像时，利用所述第二目标矩阵验证所述第一特征匹配结果中的各个匹配的特征点；
17、将未通过所述第二目标矩阵验证的各个匹配的特征点筛除，得到所述第二特征匹配结果。
18、根据本申请提供的技术方案，判断各所述连线的斜率是否超出预设范围，具体包括：
19、计算所述第二特征匹配结果中各关联的匹配点连线所对应的斜率以及所有匹配点对应的第一斜率均值；
20、筛选所有匹配点连线中斜率与所述第一斜率均值的差值处于第一预设斜率范围内的目标斜率数值集合；
21、基于所述目标斜率集合，计算得到第二斜率均值以及标准差，以所述标准差建立所述预设范围，用于确认各所述连线的斜率是否超出预设范围。
22、根据本申请提供的技术方案，基于所述目标斜率集合，计算得到第二斜率均值以及标准差，以所述标准差建立所述预设范围，用于确认各所述连线的斜率是否超出预设范围，具体包括：
23、判断述第二特征匹配结果中各关联的匹配点连线所对应的斜率与所述第二斜率均值的差值是否处于所述预设范围内，如果否，则确认该所述连线对应的特征点匹配错误；
24、如果是，则确认该所述连线对应的特征点匹配正确。
25、根据本申请提供的技术方案，所述第一目标矩阵为基于所述第一特征匹配结果中的匹配特征点计算得到的单应矩阵。
26、根据本申请提供的技术方案，所述第二目标矩阵为基于所述第一特征匹配结果中的匹配特征点计算得到的基础矩阵。
27、综上所述，本技术方案具体地公开了基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，包括：获取第一图像与第二图像的拍摄信息以及第一特征匹配结果；基于拍摄信息和第一特征匹配结果，计算得到目标矩阵，以筛除第一特征匹配结果中的错误匹配，得到第二特征匹配结果；将第二特征匹配结果中关联的匹配特征点进行连线，判断各连线的斜率是否处于预设范围，如果否，则确认该连线对应的特征点匹配错误。
28、现有图像特征匹配中，如果不能识别特征匹配错误匹配，就会计算出错误的矩阵，误差积累难以修正，对应用场景产生灾难性的错误，所以对对特征点匹配是否错误进行验证是十分重要的一个环节，本申请通过单应矩阵和基础矩阵和依据特征点连线的几何关系双重判断特征点是否为错误匹配，提高了图像特征点匹配的可靠性，同时也提高了后续图像校正，图像映射，图像三维重建，视觉机器人slam系统等应用场景的可靠性。
1.一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，获取第一图像与第二图像的拍摄信息以及第一特征匹配结果，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，基于所述拍摄信息和所述第一特征匹配结果，计算得到目标矩阵，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，筛除所述第一特征匹配结果中的错误匹配，得到第二特征匹配结果，具体包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，筛除所述第一特征匹配结果中的错误匹配，得到第二特征匹配结果，具体还包括：
6.根据权利要求4或者5所述的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，判断各所述连线的斜率是否超出预设范围，具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，基于所述目标斜率集合，计算得到第二斜率均值以及标准差，以所述标准差建立所述预设范围，用于确认各所述连线的斜率是否超出预设范围，具体包括：
8.根据权利要求4所述的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，所述第一目标矩阵为基于所述第一特征匹配结果中的匹配特征点计算得到的单应矩阵。
9.根据权利要求5所述的一种基于特征点连线的特征匹配误的验证方法，其特征在于，所述第二目标矩阵为基于所述第一特征匹配结果中的匹配特征点计算得到的基础矩阵。
