[发明专利]基于旋转不变LBP-SURF特征相似度的图像拼接评价方法有效
| 申请号： | 201910810138.0 | 申请日： | 2019-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN110533652B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 黄鹤;平振东;郭璐;茹锋;王会峰;许哲;黄莺;汪贵平;惠晓滨;李战一 | 申请（专利权）人： | 西安汇智信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T3/40;G06V10/74 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 朱海临 |
| 地址： | 710075 陕西省西安市高新*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了，基于旋转不变LBP‑SURF特征相似度的图像拼接评价方法，针对图像拼接产生的图像特征点丢失等现象，提出一种新的图像拼接评价方法，先使用SURF算法提取出粗匹配特征点，之后将旋转不变LBP特征与SURF特征进行融合以提升特征点的匹配精度，再使用双向匹配与Ransac算法去除误匹配，之后利用获得的匹配点对拼接图像进行评价。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 旋转 不变 lbp surf 特征 相似 图像 拼接 评价 方法 | ||
【主权项】：
1.基于旋转不变LBP-SURF特征相似度的图像拼接评价方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：读入拼接前的两幅图像与拼接后的图像，分别记为矩阵I1、I2和I3；/n步骤2：根据步骤1获取的矩阵I1、I2和I3分别构建尺度空间；/n步骤3：使用构建Hessian矩阵的方法对步骤2构建的尺度空间进行处理；/n步骤4：利用步骤3获取的处理后的尺度空间进行特征点定位；/n步骤5：对步骤4定位的特征点进行主方向分配；/n步骤6：沿着步骤5确立的特征点主方向生成特征点描述子；/n步骤7：利用旋转不变LBP算法对步骤1获取的矩阵I1、I2和I3提取旋转不变LBP特征，并将其合并到步骤6的特征点描述子，得到合并后的特征点描述子；/n步骤8：利用步骤7得到的合并后的特征点描述子进行双向匹配得到粗匹配的特征点，即匹配点对；/n步骤9：随机从步骤8中确立的匹配点对中随机抽出至少四对样本数据，且抽取的样本之间不共线，计算出变换矩阵H；/n步骤10：利用步骤9获得的变换矩阵H将一幅图像中的匹配点投影到另一幅图像中，计算匹配点之间的欧氏距离，若欧氏距离小于距离阈值则将匹配点加入内点集，否则该匹配点不加入内点集；计算完所有匹配点对之间的欧式距离后，比较此次投影计算得到的内点数量与上一次计算的内点数量，若大于则将此次得到的内点集保存，删除之前计算得到的内点集，小于等于时本次得到的内点集不保存；重复步骤9、步骤10达到设定次数；/n步骤11：利用步骤10获得的内点集即最终匹配点对图像拼接质量进行评价。/n
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西安汇智信息科技有限公司，未经西安汇智信息科技有限公司许可，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/201910810138.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种图像处理方法及装置
- 下一篇：高压电气设备缺陷检测方法、装置及终端设备
