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申请/专利权人：中国平安财产保险股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于图像比对的标的物形变检测方法，包括：获取包含预设标的物的光学影像、参照影像，将光学影像及参照影像的图像尺度进行归一化校正；计算光学影像和参照影像之间的对数差分影像；对对数差分影像进行非降采样轮廓波变换，得到对数差分影像的多尺度系数矩阵；对多尺度系数矩阵进行二值分类，并提取二值分类的分类阈值，根据分类阈值绘制标的物在光学影像中的光学轮廓；光学轮廓与标的物的标准轮廓判断标的物是否发生形变。此外，本发明还涉及区块链技术，光学影像可存储于区块链的节点。本发明还提出一种基于图像比对的标的物形变检测装置、设备及介质。本发明可以提高基于遥感识别对标的形变状态识别的精度。

主权项：1.一种基于图像比对的标的物形变检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含预设标的物的光学影像以及与所述光学影像对应的参照影像，并获取所述光学影像与所述参照影像的影像数据；根据所述影像数据将所述光学影像以及所述参照影像的图像尺度进行归一化校正；计算归一化校正后的光学影像和参照影像之间的对数差分影像；利用拉普拉斯金字塔变换对所述对数差分影像进行N个不同矢量方向的分解，得到N个不同矢量方向中每个矢量方向上的第一影像分量，利用方向滤波器对每个所述第一影像分量中的高频分量进行M个不同矢量方向的分解，得到M个不同矢量方向中每个矢量方向上的第二影像分量，将所述第一影像分量与所述第二影像分量拼接为融合分量，并对所述融合分量进行非降采样轮廓波变换反变换，得到所述对数差分影像的多尺度系数矩阵；随机从所述多尺度系数矩阵中选取两个矩阵元素为第一中心点和第二中心点，并将被选取的两个矩阵元素的值作为各自中心点的中心值，逐个从所述多尺度系数矩阵中选取未被选取的矩阵元素为目标元素，并分别计算所述目标元素与所述第一中心点和所述第二中心点的距离值，将所述目标元素与其距离值较小的中心点进行汇集，计算汇集后所述第一中心点内所有元素的均值，利用所述均值对所述第一中心点的中心值进行更新，以及计算汇集后所述第二中心点内所有元素的均值，利用所述均值对所述第二中心点的中心值进行更新，判断所述多尺度系数矩阵中是否存在元素未被选取，若所述多尺度系数矩阵中存在元素未被选取，返回逐个从所述多尺度系数矩阵中选取未被选取的矩阵元素为目标元素的步骤，若所述多尺度系数矩阵中不存在元素未被选取，确定所述第一中心点的中心值与所述第二中心点的中心值为分类阈值，将所述分类阈值中较大的值作为区间上限，较小的值作为区间下限并构建区间阈值，确定所述光学影像中像素值在所述阈值区间内的像素点为所述光学影像中包含的预设标的物的光学轮廓；获取所述预设标的物的标准轮廓，根据所述光学轮廓与所述标准轮廓判断所述预设标的物是否发生形变。

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