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申请/专利权人：四川大学
摘要：一种基于计算机视觉的同类铜币的相似度分析方法。通过构建多尺度空间结构保证铜币特征具有尺度不变性，定位关键点主方向保证特征具有旋转不变性，结合关键点邻域区域信息保证特征描述的一般性和信息完整性，对特征描述符按照轮流主次的计算策略保证结果的唯一性，最终在特征点空间上计算相似性，通过相似度得分定量地实现同类铜币的识别。图像预处理采用灰度化处理，通过不同饱和度的黑色来表示图像中各像素点。在利用滤波器模板生成不同尺度图像时采用盒式滤波器模板替代高斯滤波器模板计算，将对图像的滤波计算转换为对图像不同区域间像素和的加减运算。本发明客观公正识别与区分不同状况的铜币，定量分析，有助于文物保护及相关事业的发展。
主权项：1.一种基于计算机视觉的同类铜币的相似度分析方法，其特征在于：通过构建多尺度空间结构保证铜币特征具有尺度不变性，定位关键点主方向保证特征具有旋转不变性，结合关键点邻域区域信息保证特征描述的一般性和信息完整性，将待测铜币和标准铜币分别计算得到的特征描述符按照轮流主次的计算策略保证结果的唯一性，最终在特征点空间上计算相似性，从而通过相似度得分定量地实现同类铜币的识别；本方法采用如下步骤：S1输入待测铜币图像与标准铜币图像，并对其进行灰度化处理的预处理操作，为之后的特征提取和相似度计算做准备；S2利用滤波器模板生成不同尺度图像，将不同尺寸大小的滤波器模板生成的不同尺度的图像进行组合，以构建多尺度空间结构；S3使用步骤S2构建的多尺度空间结构，计算多尺度结构中的极值点以初步筛选出铜币的多尺度局部关键点，并进一步将部分响应较弱的关键点进行剔除，将响应较强、表现稳定的关键点保留为铜币特征点；S4先确定步骤S3保留下的铜币特征点的方向，再以特征主方向为基准对每个铜币特征进行向量描述；S5将步骤S4中提取出的特征描述子作为铜币的浓缩表示，按照轮流主次的计算策略对两铜币进行相似度计算，得到最终的相似度得分。
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百度查询： 四川大学 一种基于计算机视觉的同类铜币的相似度分析方法
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