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龙图腾网恭喜江南大学申请的专利一种大视点变化下图像特征点提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117372717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311162717.1，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权一种大视点变化下图像特征点提取方法是由王映辉;李文卓;梁炎兴;张少杰设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大视点变化下图像特征点提取方法在说明书摘要公布了：一种大视点变化下图像特征点提取方法，涉及计算机视觉领域。解决现技术在大于40度的大视点变化下特征点提取的精度和高耗时问题。所述方法包括：根据ASIFT的仿射模拟策略对图像进行经度优化，并获取仿射模拟视点，所述图像包含基准图像和目标图像；根据仿射模拟视点以及图像灰度信息构建自适应阈值的AGAST特征检测器；根据所述AGAST特征检测器将仿射模拟视点进行自适应特征提取，获取模拟视点图像；对所述模拟视点图像进行透视变换，获取透视变换后的图像；将所述透视变换后的图像和优化后的目标图像进行SIFT特征匹配，获取匹配图像之间的特征点对与匹配关系。本发明应用于计算机视觉领域。

本发明授权一种大视点变化下图像特征点提取方法在权利要求书中公布了：1.一种大视点变化下图像特征点提取方法，其特征在于，所述方法包括：S1：根据ASIFT的仿射模拟策略对图像进行经度优化，并获取仿射模拟视点，所述图像包含基准图像和目标图像；S2：根据步骤S1中的仿射模拟视点以及图像灰度信息构建自适应阈值的AGAST特征检测器；S3：根据所述AGAST特征检测器将仿射模拟视点进行自适应特征提取，获取模拟视点图像；S4：对所述模拟视点图像进行透视变换，获取透视变换后的图像；S5：将所述透视变换后的图像和优化后的目标图像进行SIFT特征匹配，获取匹配图像之间的特征点对与匹配关系；所述步骤S2包括：根据仿射模拟视点以及图像灰度信息，建立图像灰度直方图；根据所述图像灰度直方图和Kapur最大熵法进行图像双重阈值约束，构建自适应阈值的AGAST特征检测器；所述根据所述图像灰度直方图和Kapur最大熵法进行图像双重阈值约束包括： T2＝μ×T，其中，T1为利用图像灰度信息得到的阈值，代表图像中出现次数最少的第i个灰度值，代表最多的第i个灰度值，a为比例系数，T2为利用Kapur最大熵法得到的阈值，μ为比例系数，T为图像熵值最大时，对应的阈值。

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