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申请/专利权人：安徽南瑞继远电网技术有限公司

摘要：本发明公开了一种特征融合的电力巡视图像快速对准方法，基于SIFT算法和RANSAC算法，具体步骤如下：基于SIFT算法，对SIFT算法的特征描述子进行改进，使用LATCH方法生成特征描述符，LATCH描述符通过计算窗口内像素块比较值来形成bit串，通过比较特征点相关区域内像素点对的灰度值大小来确定bit串各位的取值；基于RANSAC算法，采用自适应最低阈值方法、自适应最低采样次数进行计算。本发明提高了图像快速对准过程中的运算速度，解决了运算效率较低问题，同时解决了算法迭代次数的上限问题以及结果出现错误的问题。

主权项：1.一种特征融合的电力巡视图像快速对准方法，基于SIFT算法和RANSAC算法，其特征在于：具体步骤如下：A1：基于SIFT算法，对SIFT算法的特征描述子进行改进，使用LATCH方法生成特征描述符，LATCH描述符通过计算窗口内像素块比较值来形成bit串，通过比较特征点相关区域内像素点对的灰度值大小来确定bit串各位的取值；A2：基于RANSAC算法，采用自适应最低阈值方法、自适应最低采样次数进行计算，整体流程步骤如下：S1：初始时设定最低正确匹配率Pmin＝98％，失败采样次数n＝0；S2随机抽取4个采样点，判断是否共线并计算单应矩阵Hi，在剩余的匹配点集合中随机抽取14作为测试集，其余作为验证集；S3：从测试集中筛选出内点S1i，得出内点率P1i；若P1i＞Pmin，说明得到了合适的单应矩阵，并继续计算验证集的投影误差，得出内点S2i，并计算该集合的全部内点Si＝S1i+S2i，及总内点率Pi，并将失败采样次数n归零；若Pi＜Pmin，且失败采样次数n＜20，则失败采样次数加1，重新进行步骤S2；若Pi＜Pmin，且失败采样次数n＞20，则说明设定的最低正确匹配率过高，Pmin降低2％，失败采样次数n归零重新开始计数，并进入到步骤S2；S4：采用自适应采样次数imax的方法，公式如下所示： 式中置信度Pn＝0.95；P为当前最优的内点率，初始值置为0；m＝4；若总内点率Pi＜P，且i＜imax，则重新进行步骤S2到S3；若总内点率Pi＜P，且i＞imax，则迭代结束，得到最优的单应矩阵和内点集。

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