[发明专利]具有高稳定性的图像特征及其分析方法在审
| 申请号： | 201810246157.0 | 申请日： | 2018-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN110298359A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 刘小英 | 申请（专利权）人： | 刘小英 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了具有高稳定性的图像特征及其分析方法，涉及图像特征与分析方法，包括在SIFT算法基础上的变换，具体包括以下步骤：S1，对图像进行尺度变化后，提取特征，包括梯度、极值、Harris角点、边缘归一化；S2，利用高斯微分函数筛选图像特征；S3，确定图像局部的梯度方向；S4，关键点描述。S1采用高斯差分金字塔进行尺度归一化。本发明尺度归一化的高斯拉普拉斯函数，能够产生最稳定的图像特征，进而有效计算出更为精确的特征方向，提高图像检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 图像特征 高斯 尺度归一化 高稳定性 尺度变化 特征方向 提取特征 图像检测 图像局部 微分函数 有效计算 分析 关键点 归一化 角点 金字塔 筛选 图像 | ||
【主权项】：
1.具有高稳定性的图像特征及其分析方法，其特征在于，包括在SIFT算法基础上的变换，具体包括以下步骤：S1，对图像进行尺度变化后，提取特征，包括梯度、极值、Harris角点、边缘归一化；S2，利用高斯微分函数筛选图像特征；S3，确定图像局部的梯度方向；S4，关键点描述。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于刘小英，未经刘小英许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810246157.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：适用于特征挖掘的尺度空间构建方法
- 下一篇：离散空间极值点定位方法
