恭喜山東大學周軍獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜山東大學申請的專利基于K聚類的特征匹配方法、系統、介質、產品及設備獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN118968110B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411432989.3,技術領域涉及:G06V10/762;該發明授權基于K聚類的特征匹配方法、系統、介質、產品及設備是由周軍;郭和榮;欒慎濤;苗吉學;胡大超設計研發完成,并于2024-10-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于K聚類的特征匹配方法、系統、介質、產品及設備在說明書摘要公布了:本發明屬于圖像處理技術領域。提供了一種基于K聚類的特征匹配方法、系統、介質、產品及設備,對預處理的圖像進行邊緣提取得到邊緣圖像;通過動態圖像金字塔自適應的在不同尺度的邊緣圖像上提取特征點,生成特征點對應的特征描述子;對所述特征描述子進行K?means聚類,按照相似度將所述特征描述子劃分到K個簇中,在每個簇內進行特征點的匹配,通過計算特征描述子之間的歐式距離,篩選得到最優匹配點對;對篩選出來的匹配點對進行二次篩選,剔除全局不一致的誤匹配點,得到最終的特征匹配結果;本發明實現了高效和精確的特征匹配。
本發明授權基于K聚類的特征匹配方法、系統、介質、產品及設備在權利要求書中公布了:1.一種基于K聚類的特征匹配方法,其特征在于,包括以下過程:對預處理的圖像進行邊緣提取得到邊緣圖像;通過動態圖像金字塔自適應的在不同尺度的邊緣圖像上提取特征點,生成特征點對應的特征描述子;所述通過動態圖像金字塔自適應的在不同尺度的邊緣圖像上提取特征點,包括:獲取圖像復雜度,當圖像復雜度大于設定閾值時,增加金字塔的層數;當圖像復雜度低于或等于設定閾值時,減小金字塔的層數;當所述邊緣圖像包括的特征區域大于設定閾值時,增大縮放比例;對于包含復雜或者細微特征的區域,減小縮放比例;當前圖像層中特征點的提取結果趨于穩定,且在更小尺度下不會有新的有意義特征出現,則金字塔處理提前停止;分析圖像在不同尺度上的梯度分布情況,判斷特征點的密度變化,如果在更小尺度下特征點的分布趨于稀疏,則金字塔處理提前停止;對所述特征描述子進行K-means聚類,按照相似度將所述特征描述子劃分到K個簇中,在每個簇內進行特征點的匹配,通過計算特征描述子之間的歐式距離,篩選得到最優匹配點對;對于每個簇,在第一圖像和第二圖像中找到特征描述最為接近的對應簇,簇K1中的特征點在第一圖像中形成一簇,在第二圖像中形成一簇,只需要在對應的簇K1中進行特征點的匹配,無需遍歷所有的特征點,在每對對應的簇中,使用特征描述子之間的相似性度量進行特征匹配,只考慮同一簇內的特征點,無需跨簇匹配;對篩選出來的匹配點對進行二次篩選,剔除全局不一致的誤匹配點,得到最終的特征匹配結果。
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