知搜-全球专利检索

  1. 登录
  2. 注册

搜索结果

6 条记录 (耗时 0.018 秒)

    一种基于自适应图像信息熵的特征点提取方法
    4.
    发明公开
    一种基于自适应图像信息熵的特征点提取方法 有权

    公开(公告)号：CN111178394A

    公开(公告)日：2020-05-19

    申请号：CN201911270524.1

    申请日：2019-12-12

    申请人： 华南师范大学

    发明人： 骆开庆 ,  宋晖 ,  王鹏程 ,  林漫铃 ,  尹丹 ,  周司维 ,  肖化

    IPC分类号： G06K9/62 ,  G06K9/46

    摘要： 本发明公开了一种基于自适应信息熵的特征点提取方法，通过设置信息熵阈值，剔除信息量少的图像块，选取出纹理丰富，变化梯度大的图像块，加入自适应算法，自动计算图像信息熵的最适阈值，对提取出的特征点进行均匀化处理，避免提取特征点过于密集，出现扎堆的现象，使算法更具有鲁棒性。采用Oxford标准数据集进行验证，与SIFT、BRISK、ORB-SLAM2系统中特征点提取算法的实验结果进行对比。实验结果表明，本发明算法在处理时间、特征点个数、正确匹配数和正确匹配率上均优于ORB-SLAM2，在一定程度上可以解决图像模糊、大角度转动情况下造成的图像匹配失败问题。

    一种基于自适应图像信息熵的特征点提取方法
    5.
    发明授权
    一种基于自适应图像信息熵的特征点提取方法 有权

    公开(公告)号：CN111178394B

    公开(公告)日：2023-04-28

    申请号：CN201911270524.1

    申请日：2019-12-12

    申请人： 华南师范大学

    发明人： 骆开庆 ,  宋晖 ,  王鹏程 ,  林漫铃 ,  尹丹 ,  周司维 ,  肖化

    IPC分类号： G06V10/75 ,  G06V10/40

    摘要： 本发明公开了一种基于自适应信息熵的特征点提取方法，通过设置信息熵阈值，剔除信息量少的图像块，选取出纹理丰富，变化梯度大的图像块，加入自适应算法，自动计算图像信息熵的最适阈值，对提取出的特征点进行均匀化处理，避免提取特征点过于密集，出现扎堆的现象，使算法更具有鲁棒性。采用Oxford标准数据集进行验证，与SIFT、BRISK、ORB‑SLAM2系统中特征点提取算法的实验结果进行对比。实验结果表明，本发明算法在处理时间、特征点个数、正确匹配数和正确匹配率上均优于ORB‑SLAM2，在一定程度上可以解决图像模糊、大角度转动情况下造成的图像匹配失败问题。