特征点匹配方法及装置、电子设备和存储介质与流程

1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种特征点匹配方法及装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.图像与图像之间的二维特征点匹配是计算机视觉中的重要算法，现有的二维特征点匹配方法通常基于局部的图像特征提取，容易将两张图像中局部区域相似但实际内容并不相似的位置误匹配，匹配结果不够准确。


技术实现要素：

3.本公开提出了一种特征点匹配方法及装置、电子设备和存储介质，旨在提高两个图像之间特征点匹配的准确程度。
4.根据本公开的第一方面，提供了一种特征点匹配方法，包括：
5.确定目标图像上的第一特征点，以及所述第一特征点的第一坐标和第一描述子，所述第一坐标表征所述第一特征点在所述目标图像上的位置，所述第一描述子表征所述第一特征点的特征；
6.确定参考图像上的至少一个第二特征点，以及每个所述第二特征点的第二坐标和第二描述子，所述第二坐标表征所述第二特征点在所述参考图像上的位置，所述第二描述子表征所述第二特征点的特征；
7.根据所述第一描述子和每个所述第二描述子对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点；
8.根据所述第一坐标和每个所述候选特征点的第二坐标对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
9.在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一描述子和每个所述第二描述子对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点包括：
10.分别确定每个所述第二描述子和所述第一描述子的相似参数；
11.根据所述相似参数对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点。
12.在一种可能的实现方式中，所述分别确定每个所述第二描述子和所述第一描述子的相似参数，包括：
13.分别计算每个所述第二描述子与所述第一描述子的距离向量，得到每个所述第二描述子和所述第一描述子的相似参数。
14.在一种可能的实现方式中，所述根据所述相似参数对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点，包括：
15.确定和所述第一描述子的相似参数小于第一阈值的第二描述子；
16.将所述相似参数小于第一阈值的第二描述子对应的第二特征点作为候选特征点。
17.在一种可能的实现方式中，所述根据所述相似参数对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点，包括：
18.对每个所述第二描述子对应的相似参数从小到大排序，并获取前n个所述第二描述子对应的第二特征点为候选特征点。
19.在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一坐标和每个所述候选特征点的第二坐标对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点包括：
20.根据所述第一坐标、所述第二坐标以及所述目标图像和所述参考图像的相对位置关系，对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
21.在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一坐标、所述第二坐标以及所述目标图像和所述参考图像的相对位置关系，对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点包括：
22.确定所述目标图像的第一位置，与所述参考图像的第二位置；
23.根据所述第一位置、第二位置和所述第一坐标基于对极几何确定所述第一特征点在所述参考图像上的预估极线；
24.根据每个所述候选特征点的第二坐标与所述预估极线的最短距离对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
25.在一种可能的实现方式中，所述根据每个所述候选特征点的第二坐标与所述预估极线的最短距离对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点包括：
26.确定每个所述候选特征点的第二坐标与所述预估极线的最短距离是否小于第二阈值；
27.响应于小于所述第二阈值的最短距离数量为一，确定所述最短距离对应的候选特征点为目标特征点；
28.响应于小于所述第二阈值的最短距离数量大于一，在小于所述第二阈值的最短距离对应的候选特征点中确定目标特征点。
29.在一种可能的实现方式中，所述在小于所述第二阈值的最短距离对应的候选特征点中确定目标特征点包括：
30.在小于所述第二阈值的最短距离对应的候选特征点中，确定所述相似参数最大的候选特征点为目标特征点。
31.根据本公开的第二方面，提供了一种特征点匹配装置，包括：
32.第一信息确定模块，用于确定目标图像上的第一特征点，以及所述第一特征点的第一坐标和第一描述子，所述第一坐标表征所述第一特征点在所述目标图像上的位置，所述第一描述子表征所述第一特征点的特征；
33.第二信息确定模块，用于确定参考图像上的至少一个第二特征点，以及每个所述第二特征点的第二坐标和第二描述子，所述第二坐标表征所述第二特征点在所述参考图像上的位置，所述第二描述子表征所述第二特征点的特征；
34.第一筛选模块，用于根据所述第一描述子和每个所述第二描述子对所述第二特征
点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点；
35.第二筛选模块，用于根据所述第一坐标和每个所述候选特征点的第二坐标对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
36.在一种可能的实现方式中，所述第一筛选模块包括：
37.参数确定子模块，用于分别确定每个所述第二描述子和所述第一描述子的相似参数；
38.第一筛选子模块，用于根据所述相似参数对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点。
39.在一种可能的实现方式中，所述参数确定子模块，包括：
40.参数确定单元，用于分别计算每个所述第二描述子与所述第一描述子的距离向量，得到每个所述第二描述子和所述第一描述子的相似参数。
41.在一种可能的实现方式中，所述第一筛选子模块，包括：
42.描述子筛选单元，用于确定和所述第一描述子的相似参数小于第一阈值的第二描述子；
43.第一候选点确定单元，用于将所述相似参数小于第一阈值的第二描述子对应的第二特征点作为候选特征点。
44.在一种可能的实现方式中，所述第一筛选子模块，包括：
45.第二候选点确定单元，用于对每个所述第二描述子对应的相似参数从小到大排序，并获取前n个所述第二描述子对应的第二特征点为候选特征点。
46.在一种可能的实现方式中，所述第二筛选模块包括：
47.第二筛选子模块，用于根据所述第一坐标、所述第二坐标以及所述目标图像和所述参考图像的相对位置关系，对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
48.在一种可能的实现方式中，所述第二筛选子模块包括：
49.位置确定单元，用于确定所述目标图像的第一位置，与所述参考图像的第二位置；
50.极线确定单元，用于根据所述第一位置、第二位置和所述第一坐标基于对极几何确定所述第一特征点在所述参考图像上的预估极线；
51.特征点筛选单元，用于根据每个所述候选特征点的第二坐标与所述预估极线的最短距离对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
52.在一种可能的实现方式中，所述特征点筛选单元包括：
53.距离确定子单元，用于确定每个所述候选特征点的第二坐标与所述预估极线的最短距离是否小于第二阈值；
54.第一特征点确定子单元，用于响应于小于所述第二阈值的最短距离数量为一，确定所述最短距离对应的候选特征点为目标特征点；
55.第二特征点确定子单元，用于响应于小于所述第二阈值的最短距离数量大于一，在小于所述第二阈值的最短距离对应的候选特征点中确定目标特征点。
56.在一种可能的实现方式中，所述第二特征点确定子单元包括：
57.第三特征点确定子单元，用于在小于所述第二阈值的最短距离对应的候选特征点
中，确定所述相似参数最大的候选特征点为目标特征点。
58.根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
59.根据本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。
60.在本公开实施例中，通过确定目标图像上的第一特征点，以及表征第一特征点在目标图像上位置的第一坐标和表征第一特征点特征的第一描述子。同时，确定参考图像上的至少一个第二特征点以及表征每个第二特征点在参考图像上位置的第二坐标和表征第二特征点特征的第二描述子。进一步根据第一描述子和每个第二描述子对第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点，再根据第一坐标和每个候选特征点的第二坐标对至少一个候选特征点进行第二次筛选，得到参考图像上与第一特征点匹配的目标特征点。本公开实施例能够根据局部特征和特征点位置进行两次匹配，准确的匹配两张图像中记录相同信息的点。
61.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
62.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。
63.图1示出根据本公开实施例的一种特征点匹配方法的流程图；
64.图2示出根据本公开实施例的一种目标图像的示意图；
65.图3示出根据本公开实施例的一种参考图像的示意图；
66.图4示出根据本公开实施例的一种确定预估极线的示意图；
67.图5示出根据本公开实施例的一种预估极线的示意图；
68.图6示出根据本公开实施例的一种确定目标特征点过程的示意图；
69.图7示出根据本公开实施例的一种特征点匹配装置的示意图；
70.图8示出根据本公开实施例的一种电子设备的示意图；
71.图9示出根据本公开实施例的另一种电子设备的示意图。
具体实施方式
72.以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
73.在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
74.本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文
中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括a、b、c中的至少一种，可以表示包括从a、b和c构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
75.另外，为了更好地说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
76.在一种可能的实现方式中，本公开实施例的特征点匹配方法可以由终端设备或服务器等电子设备执行。其中，终端设备可以为用户设备(user equipment，ue)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等任意固定终端或移动终端。服务器可以为单独的服务器或多个服务器组成的服务器集群。任意电子设备均可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现本公开实施例的特征点匹配方法。
77.本公开实施例用于对两个二维图像上记录相同信息的特征点进行匹配。例如，在两个分别采集目标对象不同角度得到的二维图像上，对两张图像上用于记载目标对象相同位置的特征点进行匹配。
78.图1示出根据本公开实施例的一种特征点匹配方法的流程图。如图1所示，本公开实施例的特征点匹配方法包括以下步骤s10-s40。
79.步骤s10、确定目标图像上的第一特征点，以及所述第一特征点的第一坐标和第一描述子。
80.在一种可能的实现方式中，目标图像为采集目标对象得到的图像，该目标对象可以为动物、人物、家具以及摆件等任意有生命或没有生命的物。进一步地，目标图像上具有至少一个特征点，每个特征点为目标图像上的一个局部区域。可选地，目标图像上的至少一个特征点通过对象识别得到，即识别目标图像中的目标对象，并在目标对象上确定至少一个用于表征目标对象局部特征的特征点。进一步地，在需要对目标图像上的每一个特征点进行特征点匹配时，可以先确定一个特征点为第一特征点，对该第一特征点进行匹配。在完成当前第一特征点匹配的情况下再重新确定一个特征点为第一特征点，再进行特征点匹配直到完成全部的特征点匹配过程。
81.可选地，在确定目标图像上的第一特征点的同时，还确定第一特征点的第一坐标和第一描述子。其中，第一坐标表征第一特征点在目标图像上的位置，第一描述子表征第一特征点的特征，例如可以包括颜色特征和纹理特征等。第一坐标可以通过二维坐标或三维坐标表示。在第一坐标通过二维坐标表示时，可以先确定目标图像的目标坐标系，再确定第一特征点在目标坐标系中的坐标为第一坐标。目标坐标系可以为任意预先设定的坐标系，例如确定以目标图像左下角为坐标系原点，底边为x轴、左侧边为y轴的坐标系为目标坐标系。在第一坐标通过三维坐标表示时，可以根据目标图像采集过程中目标图像的图像采集装置所在的位置以及拍摄角度先确定目标图像所在平面在预设的目标三维坐标系中的表示方式，再根据该第一特征点在目标图像中的位置确定第一坐标。该目标三维坐标系可以预先设定。
82.进一步地，第一描述子的确定方式可以为提取第一特征点所在位置中的预设特征，并根据预设特征的分布情况确定特征向量作为第一描述子。预设特征可以根据实际需要设定，可以包括颜色特征和纹理特征中的至少一种。第一描述子可以为任意特征描述子，
例如可以是方向梯度直方图(hog，histogram of oriented gradients)特征描述子。第一描述子的确定过程可以为确定第一特征点所在位置内每个像素在水平和垂直两个方向上的梯度变化，并根据梯度变化确定每个像素的幅值和方向以根据每个像素的梯度幅值和方向生成直方图。进一步地通过直方图标准化得到特征向量作为第一描述子。
83.图2示出根据本公开实施例的一种目标图像的示意图。如图2所示，本公开实施例的目标图像20可以为在第一角度采集目标对象21得到的图像。进一步地，可以通过对象识别等方式确定表征目标对象21中特征位置的第一特征点22。同时，根据该第一特征点22在目标图像20中的位置确定第一坐标，再根据该第一特征点22所在位置的局部特征确定用于表征第一特征点22特征的第一描述子。
84.步骤s20、确定参考图像上的至少一个第二特征点，以及每个所述第二特征点的第二坐标和第二描述子。
85.在一种可能的实现方式中，参考图像也为采集目标对象得到的图像，该目标对象在参考图像中的姿态和在目标图像中的姿态不同。进一步地，参考图像上具有至少一个第二特征点，每个第二特征点为参考图像上的一个局部区域。可选地，参考图像上的第二特征点通过对象识别得到，即识别目标图像中的目标对象，并在目标对象上确定至少一个用于表征目标对象局部特征的第二特征点。参考图像上的第二特征点用于与第一特征点进行匹配，以在多个第二特征点中确定与第一特征点表征目标对象相同位置的目标特征点。
86.可选地，在确定参考图像上的第二特征点的同时，还确定每个第二特征点的第二坐标和第二描述子。其中，第二坐标表征对应的第二特征点在参考图像上的位置，第二描述子表征对应的第二特征点的特征，例如可以包括颜色特征和纹理特征等。第二坐标可以通过二维坐标或三维坐标表示。在第二坐标通过二维坐标表示时，可以先确定参考图像的目标坐标系，再确定第二特征点在目标坐标系中的坐标为第二坐标。目标坐标系可以为任意预先设定的坐标系，例如确定以参考图像左下角为坐标系原点，底边为x轴、左侧边为y轴的坐标系为目标坐标系。在第二坐标通过三维坐标表示时，可以根据参考图像采集过程中参考图像的图像采集装置所在的位置以及拍摄角度先确定参考图像所在平面在预设的目标三维坐标系中的表示方式，再根据该第二特征点在参考图像中的位置确定第二坐标。该目标三维坐标系可以预先设定，与第一坐标的所在的目标三维坐标系为同一三维坐标系。
87.进一步地，第二描述子的确定方式可以为提取第二特征点所在位置中的预设特征，并根据预设特征的分布情况确定特征向量作为第二描述子。预设特征可以根据实际需要设定，可以包括颜色特征和纹理特征中的至少二种。进一步地，第二描述子的确定方式和第一描述子的确定方式相同，包括的特征内容也相同，在此不再赘述。
88.图3示出根据本公开实施例的一种参考图像的示意图。如图3所示，本公开实施例的参考图像30可以为在第二角度采集目标对象31得到的图像。进二步地，可以通过对象识别等方式确定表征目标对象31中至少一个特征位置的第二特征点32。同时，根据参考图像30中每个第二特征点32在参考图像30中的位置确定对应的第二坐标，再根据每个第二特征点32所在位置的局部特征确定用于表征对应第二特征点32特征的第二描述子。
89.步骤s30、根据所述第一描述子和每个所述第二描述子对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点。
90.在一种可能的实现方式中，可以根据特征点的局部特征先对第一特征点和每个第
二特征点进行第一次匹配，筛选出可能与第一特征点匹配的至少一个第二特征点作为候选特征点。由于每个特征点的局部特征根据对应的描述子标识，即可以直接根据第一描述子和每个第二描述子对第二特征点进行第一次筛选，在筛选后得到将通过筛选的第二特征点作为候选特征点。可选地，在全部第二特征点未通过筛选的情况下，可以结束特征点匹配过程，确定当前参考图像上不存在与第一特征点匹配的第二特征点。
91.可选地，根据第一描述子和多个第二描述子进行第一次筛选的过程可以为先分别确定每个第二描述子与第一描述子的相似参数，再根据相似参数对第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点。两个特征之间相似参数的大小与两个特征点局部特征匹配的程度成反比例关系，即相似参数越大则匹配程度越低。其中，第一描述子和第二描述子均为向量，第一描述子和第二描述子的相似参数可以为向量之间的距离，即分别计算每个第二描述子与第一描述子的距离向量，得到每个第二描述子和第一描述子的相似参数。距离向量可以为计算第一描述子和第二描述子的向量内积得到。
92.进一步地，在确定第一描述子与每个第二描述子的相似参数后，可以根据每个第二描述子对应的相似参数对第二特征点进行第一次筛选。筛选方式例如可以为确定和第一描述子的相似参数小于第一阈值的第二描述子，将相似参数小于第一阈值的第二描述子对应的第二特征点作为候选特征点。或者，还可以对每个第二描述子对应的相似参数从小到大排序，并获取前n个第二描述子对应的第二特征点为候选特征点。n为大于等于一的正整数，可以预先设定。
93.上述第一次筛选过程基于第二特征点与第一特征点局部特征的相似程度进行筛选，即筛选得到至少一个与第一特征点局部特征相似的候选特征点。
94.步骤s40、根据所述第一坐标和每个所述候选特征点的第二坐标对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
95.在一种可能的实现方式中，在基于局部特征对第二特征点进行第一次筛选得到至少一个候选特征点后，再基于位置特征对至少一个候选特征点进行第二次筛选，以确定参考图像中与第一特征点匹配的目标特征点。也就是说，可以根据第一坐标和每个候选特征点的第二坐标进行第二次筛选，得到局部特征与第一特征点相似且位置与第一特征点位置匹配的目标特征点。
96.可选地，对每个候选特征点的第二次筛选可以基于目标图像和参考图像的相对位置关系实现，即根据第一坐标、第二坐标以及目标图像和参考图像的相对位置关系，对至少一个候选特征点进行第二次筛选，得到第一特征点匹配的目标特征点。进一步地，基于目标图像和参考图像的相对位置关系进行第二次筛选的过程可以为先确定目标图像的第一位置，与参考图像的第二位置。根据第一位置、第二位置和第一坐标基于对极几何确定第一特征点在参考图像上的预估极线。再根据每个候选特征点的第二坐标与预估极线的最短距离对至少一个候选特征点进行第二次筛选，得到与第一特征点匹配的目标特征点。其中，目标图像的第一位置为采集目标图像时图像采集装置所在的位置，参考图像的第二位置为采集参考图像时图像采集装置所在的位置。该第一位置和第二位置可以通过图像采集装置在预设的目标三维坐标系中的坐标表示。
97.在一种可能的实现方式中，预估极线的确定过程可以为先确定目标图像的第一位置，和参考图像的第二位置，并确定第一坐标和每个第二坐标在目标三维坐标系中的三维
坐标表示分别为第一三维坐标和第二三维坐标。根据第一位置和第一三维坐标的连线确定第一特征点表征的目标对象的位置在目标三维坐标系中可能存在的位置，并将每个可能存在的位置根据参考图像的第二位置投影在参考图像上得到预估极线。可以进一步计算每个第二三维坐标到预估极线的最短距离进行第二次筛选。其中，在第一坐标和第二坐标为目标三维坐标系中的三维坐标时，第一三维坐标即为第一坐标，第二三维坐标即为第二坐标。在第一坐标为在目标图像对应二维坐标系中的二维坐标，第二坐标为在参考图像对应二维坐标系中的二维坐标时，可以根据目标图像和参考图像在目标三维坐标系中的位置将第一坐标和每个第二坐标转换为三维的第一三维坐标和第二三维坐标。
98.图4示出根据本公开实施例的一种确定预估极线的示意图。如图4所示，在确定第一特征点在参考图像41上的预估极线时，可以先确定采集目标图像40时图像采集装置在目标三维坐标系中的第一位置42，和采集参考图像41时图像采集装置在目标三维坐标系中的第二位置43。进一步地，连接第一位置42和第二位置43得到连接线与参考图像41在目标三维坐标系中的目标交点47。根据第一位置42和表征第一特征点在目标三维坐标系中位置的第一坐标44确定由目标图像40平面向外延伸的目标线段45，目标线段45的一个端点为第一特征点，目标线段45上的位置均为目标对象上与第一特征点表征的位置可能在三维坐标系中的位置。将目标线段45投影到参考图像41上，以确定由目标交点47为一一侧端点，另一侧端点位于参考图像41边缘的预估极线46。其中，预估极线46中的每一个点均为表征目标对象的位置在空间位置上可能与第一特征点表征目标对象的位置相同的点。
99.图5示出根据本公开实施例的一种预估极线的示意图。如图5所示，在确定参考图像50上的预估极线51后，可以进一步根据每个候选特征点52的第二坐标到预估极线51的最短距离进行第二次筛选。其中，需要将预估极线51的函数表示和每个候选特征点52的坐标表示转换至同一坐标系下。
100.在一种可能的实现方式中，根据每个候选特征点的第二坐标到预估极线的最短距离进行第二次筛选的过程可以根据预先设定的第二阈值实现。例如，确定每个候选特征点的第二坐标与预估极线的最短距离是否小于第二阈值。可以响应于小于第二阈值的最短距离数量为一，确定最短距离对应的候选特征点为目标特征点。并且响应于小于第二阈值的最短距离数量大于一，在小于第二阈值的最短距离对应的候选特征点中确定目标特征点。其中，第二阈值表征可能与第一特征点匹配的第二特征点与预估极线的最大距离，以从空间位置上筛选得到与第一特征点匹配的第二特征点。当筛选得到最短距离大于第二阈值的候选特征点数量仅为一时，可以直接确定该通过筛选的候选特征点空间位置和局部特征上均与第一特征点匹配，确定该候选特征点为目标特征点。当筛选得到最短距离大于第二阈值的候选特征点数量大于一时，可以认为空间位置和局部特征均与第一特征点匹配的候选特征点为多个，需要进一步在该多个候选特征点中筛选得到匹配概率最大的候选特征点作为目标特征点。可选地，在全部候选特征点未通过第二次筛选的情况下，可以结束特征点匹配过程，确定当前参考图像上不存在与第一特征点匹配的第二特征点。
101.可选地，由于在特征点匹配时，局部特征为主要评价参数，可以进一步根据通过第二次筛选的多个候选特征点与第一特征点的相似参数确定目标特征点。也就是说，当筛选得到最短距离大于第二阈值的候选特征点数量大于一时，可以在小于第二阈值的最短距离对应的候选特征点中，确定相似参数最大的候选特征点为目标特征点。
102.图6示出根据本公开实施例的一种确定目标特征点过程的示意图。如图6所示，本公开实施例在确定目标图像和参考图像后，确定目标图像上需要进行特征点匹配的第一特征点60和参考图像上待匹配的至少一个第二特征点61。先根据第一特征点60和每个第二特征点61的局部特征相似参数进行第一次筛选，从至少一个第二特征点61中筛选得到至少一个候选特征点62。进一步地，再根据每个候选特征点62与第一特征点61的空间位置匹配程度进行第二次筛选，并确定通过筛选的候选特征点62为匹配特征点63。确定匹配特征点数量64，并根据匹配特征点数量64确定与第一特征点60匹配的目标特征点。其中，当匹配特征点数量64等于1时，可以直接确定该匹配特征点63为目标特征点65，即通过第二次筛选的候选特征点62为目标特征点。当匹配特征点数量64大于1时，可以确定相似参数最大的匹配特征点63为目标特征点66，即与第一特征点60局部特征相似参数最高的候选特征点62为目标特征点。
103.本公开实施例在进行特征点匹配时，先根据特征点的局部特征相似程度进行第一次筛选，再根据特征点的空间位置进行第二次筛选，解决了仅基于局部特征进行匹配导致匹配结果偏差较大的问题，能够准确的匹配两张图像中记录相同信息的点。
104.可以理解，本公开提及的上述各个方法实施例，在不违背原理逻辑的情况下，均可以彼此相互结合形成结合后的实施例，限于篇幅，本公开不再赘述。本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
105.此外，本公开还提供了特征点匹配装置、电子设备、计算机可读存储介质、程序，上述均可用来实现本公开提供的任意一种特征点匹配方法，相应技术方案和描述和参见方法部分的相应记载，不再赘述。
106.图7示出根据本公开实施例的一种特征点匹配装置的示意图，如图7所示，本公开实施例的特征点匹配装置包括：第一信息确定模块70、第二信息确定模块71、第一筛选模块72和第二筛选模块73。
107.第一信息确定模块70，用于确定目标图像上的第一特征点，以及所述第一特征点的第一坐标和第一描述子，所述第一坐标表征所述第一特征点在所述目标图像上的位置，所述第一描述子表征所述第一特征点的特征；
108.第二信息确定模块71，用于确定参考图像上的至少一个第二特征点，以及每个所述第二特征点的第二坐标和第二描述子，所述第二坐标表征所述第二特征点在所述参考图像上的位置，所述第二描述子表征所述第二特征点的特征；
109.第一筛选模块72，用于根据所述第一描述子和每个所述第二描述子对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点；
110.第二筛选模块73，用于根据所述第一坐标和每个所述候选特征点的第二坐标对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
111.在一种可能的实现方式中，所述第一筛选模块72包括：
112.参数确定子模块，用于分别确定每个所述第二描述子和所述第一描述子的相似参数；
113.第一筛选子模块，用于根据所述相似参数对所述第二特征点进行第一次筛选，得到至少一个候选特征点。
114.在一种可能的实现方式中，所述参数确定子模块，包括：
115.参数确定单元，用于分别计算每个所述第二描述子与所述第一描述子的距离向量，得到每个所述第二描述子和所述第一描述子的相似参数。
116.在一种可能的实现方式中，所述第一筛选子模块，包括：
117.描述子筛选单元，用于确定和所述第一描述子的相似参数小于第一阈值的第二描述子；
118.第一候选点确定单元，用于将所述相似参数小于第一阈值的第二描述子对应的第二特征点作为候选特征点。
119.在一种可能的实现方式中，所述第一筛选子模块，包括：
120.第二候选点确定单元，用于对每个所述第二描述子对应的相似参数从小到大排序，并获取前n个所述第二描述子对应的第二特征点为候选特征点。
121.在一种可能的实现方式中，所述第二筛选模块73包括：
122.第二筛选子模块，用于根据所述第一坐标、所述第二坐标以及所述目标图像和所述参考图像的相对位置关系，对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
123.在一种可能的实现方式中，所述第二筛选子模块包括：
124.位置确定单元，用于确定所述目标图像的第一位置，与所述参考图像的第二位置；
125.极线确定单元，用于根据所述第一位置、第二位置和所述第一坐标基于对极几何确定所述第一特征点在所述参考图像上的预估极线；
126.特征点筛选单元，用于根据每个所述候选特征点的第二坐标与所述预估极线的最短距离对至少一个所述候选特征点进行第二次筛选，得到与所述第一特征点匹配的目标特征点。
127.在一种可能的实现方式中，所述特征点筛选单元包括：
128.距离确定子单元，用于确定每个所述候选特征点的第二坐标与所述预估极线的最短距离是否小于第二阈值；
129.第一特征点确定子单元，用于响应于小于所述第二阈值的最短距离数量为一，确定所述最短距离对应的候选特征点为目标特征点；
130.第二特征点确定子单元，用于响应于小于所述第二阈值的最短距离数量大于一，在小于所述第二阈值的最短距离对应的候选特征点中确定目标特征点。
131.在一种可能的实现方式中，所述第二特征点确定子单元包括：
132.第三特征点确定子单元，用于在小于所述第二阈值的最短距离对应的候选特征点中，确定所述相似参数最大的候选特征点为目标特征点。
133.在一些实施例中，本公开实施例提供的装置具有的功能或包含的模块可以用于执行上文方法实施例描述的方法，其具体实现可以参照上文方法实施例的描述，为了简洁，这里不再赘述。
134.本公开实施例还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。计算机可读存储介质可以是易失性或非易失性计算机可读存储介质。
135.本公开实施例还提出一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的
存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述方法。
136.本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备的处理器中运行时，所述电子设备中的处理器执行上述方法。
137.电子设备可以被提供为终端、服务器或其它形态的设备。
138.图8示出根据本公开实施例的一种电子设备800的示意图。例如，电子设备800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等终端。
139.参照图8，电子设备800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
140.处理组件802通常控制电子设备800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
141.存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备800的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
142.电源组件806为电子设备800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备800生成、管理和分配电力相关联的组件。
143.多媒体组件808包括在所述电子设备800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
144.音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当电子设备800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
145.i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
146.传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为电子设备800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到电子设备800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测电子设备800或电子设备800一个组件的位置改变，用户与电子设备800接触的存在或不存在，电子设备800方位或加速/减速和电子设备800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如互补金属氧化物半导体(cmos)或电荷耦合装置(ccd)图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
147.通信组件816被配置为便于电子设备800和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备800可以接入基于通信标准的无线网络，如无线网络(wifi)，第二代移动通信技术(2g)或第三代移动通信技术(3g)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
148.在示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
149.在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由电子设备800的处理器820执行以完成上述方法。
150.图9示出根据本公开实施例的另一种电子设备1900的示意图。例如，电子设备1900可以被提供为一服务器。参照图9，电子设备1900包括处理组件1922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器1932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件1922的执行的指令，例如应用程序。存储器1932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件1922被配置为执行指令，以执行上述方法。
151.电子设备1900还可以包括一个电源组件1926被配置为执行电子设备1900的电源管理，一个有线或无线网络接口1950被配置为将电子设备1900连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口1958。电子设备1900可以操作基于存储在存储器1932的操作系统，例如微软服务器操作系统(windows server
tm
)，苹果公司推出的基于图形用户界面操作系统(mac os x
tm
)，多用户多进程的计算机操作系统(unix
tm
),自由和开放原代码的类unix操作系统(linux
tm
)，开放原代码的类unix操作系统(freebsd
tm
)或类似。
152.在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器1932，上述计算机程序指令可由电子设备1900的处理组件1922执行以完成上述方法。
153.本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。
154.计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形
设备。计算机可读存储介质例如可以是(但不限于)电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。
155.这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。
156.用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c 等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。
157.这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。
158.这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。
159.也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产
生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。
160.附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
161.该计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中，所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质，在另一个可选实施例中，计算机程序产品具体体现为软件产品，例如软件开发包(software development kit，sdk)等等。
162.上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。
163.本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
164.若本技术技术方案涉及个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理个人信息前，已明确告知个人信息处理规则，并取得个人自主同意。若本技术技术方案涉及敏感个人信息，应用本技术技术方案的产品在处理敏感个人信息前，已取得个人单独同意，并且同时满足“明示同意”的要求。例如，在摄像头等个人信息采集装置处，设置明确显著的标识告知已进入个人信息采集范围，将会对个人信息进行采集，若个人自愿进入采集范围即视为同意对其个人信息进行采集；或者在个人信息处理的装置上，利用明显的标识/信息告知个人信息处理规则的情况下，通过弹窗信息或请个人自行上传其个人信息等方式获得个人授权；其中，个人信息处理规则可包括个人信息处理者、个人信息处理目的、处理方式以及处理的个人信息种类等信息。
165.以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。