基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法

    公开(公告)号:CN112001432B

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202010806097.0

    申请日:2020-08-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法。该方法根据贝叶斯原理,建立匹配图像A与B之间的引导匹配策略模型、建立图像A与B中所在邻域内向量长度比及其夹角之间的软指派表达式并依据邻域拓扑加权一致性进行平滑性判断以及根据两幅图像中所选择的向量的长度比和其夹角以及多尺度K邻域的方法构造寻求最小代价的数学模型。本发明的图像匹配方法在精度、召回和F值这三个指标方面表现较好,因此本发明图像匹配方法具有良好的应用前景,可应用于三维重建和快速地实现无人机遥感图像的拼接等领域中。

    基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法

    公开(公告)号:CN112001432A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010806097.0

    申请日:2020-08-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法。该方法根据贝叶斯原理,建立匹配图像A与B之间的引导匹配策略模型、建立图像A与B中所在邻域内向量长度比及其夹角之间的软指派表达式并依据邻域拓扑加权一致性进行平滑性判断以及根据两幅图像中所选择的向量的长度比和其夹角以及多尺度K邻域的方法构造寻求最小代价的数学模型。本发明的图像匹配方法在精度、召回和F值这三个指标方面表现较好,因此本发明图像匹配方法具有良好的应用前景,可应用于三维重建和快速地实现无人机遥感图像的拼接等领域中。

    一种基于支持度变换和线检测算子的视网膜血管分割方法

    公开(公告)号:CN109325944A

    公开(公告)日:2019-02-12

    申请号:CN201811066288.7

    申请日:2018-09-13

    Abstract: 本发明涉及一种基于支持度变换和线检测算子的视网膜血管分割方法。首先,采用对比度受限的自适应直方图均衡方法对彩色视网膜图像进行增强;而后,通过支持度变换进行视网膜粗血管图像提取;最后,对提取到的视网膜粗血管图像采用线检测算子提取特征,并将提取到的特征采用支持向量机进行血管检测。本发明方法采用的用于视网膜血管分割的支持度变换算法得到的是一系列的显著性特征图像,增强不同尺度的血管结构,同时抑制背景,为后续的血管精确提取奠定了基础,且本发明所采用的线检测算子技术简单有效,保留了匹配滤波器优点,且具有良好的边缘定位作用。所提取的特征维度少,仅需较小的训练样本就可以获得良好检测能力。

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