[发明专利]基于区域分块的奇异值分解图像匹配算法在审
| 申请号： | 201810820186.3 | 申请日： | 2018-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN109118528A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 李云红;钟晓妮;黄梦龙;袁巧宁;张震宇 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王珂瑜 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于区域分块的奇异值分解图像匹配算法，首先将采集到的原始彩色图像变为灰度图像，再对其分别进行分块处理；然后在待匹配图像中分别提取带主方向的角点作为特征点；最后利用奇异值分解算法生成特征点匹配矩阵并获得特征点间的一一对应关系。实验结果表明，改进后的算法能够匹配任意角度旋转的图像，并具有较快的计算速度和较高的匹配精度，解决了现有技术中存在的误匹配易耗时、匹配效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 奇异值分解 匹配 图像匹配算法 区域分块 特征点 矩阵 任意角度旋转 一一对应关系 原始彩色图像 特征点匹配 分块处理 灰度图像 匹配图像 匹配效率 算法生成 角点 算法 耗时 采集 图像 改进 | ||
【主权项】：
1.一种基于区域分块的奇异值分解图像匹配算法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，先对采集到的彩色图像进行灰度化处理，变为灰度图像，将采集到的图像Q与标准图像P分别进行分块处理，步骤2，搜索分块后的图像块，并根据图像块的相似性进行匹配，步骤3，对进行相似性匹配后的每一对图像P和Q，Sj和Ok的组成经过评判标准后所得到，进行特征点提取，进行奇异值分解的特征点匹配，步骤4，根据匹配结果，采用RANSAC对匹配过程中存在的误匹配点进行剔除。
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