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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种基于动态权重多特征融合的模板匹配图像测距方法，包括以下步骤：数据预处理；构建多分支条件神经网络EAnet；加权特征融合：在EAnet中将每个特征向量与其相应的权重相乘，形成加权特征表示，动态调整不同分支的特征权重，以优化特征融合；匹配度计算并验证：在输入图像上构建多尺度空间，对输入图像进行高斯金字塔处理，基于模板图像以及输入图像特征匹配结果向量，确定匹配位置；匹配后进行验证环节。本发明在保证匹配精度的前提下，能够在短时间内捕捉到更多的细节和特征，以目标车辆为导向，对双目摄像头所拍摄图片中的前方特定目标车辆进行模板匹配，大大减少了后续距离估计所用时间。
主权项：1.一种基于动态权重多特征融合的模板匹配图像测距方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、数据预处理：对输入图像进行预处理，包括等比例缩放、双线性插值、边缘补全、灰度转换、高通滤波、直方图均衡化和二值化处理；步骤二、构建多分支条件神经网络EAnet：每个分支专注于一种特定类型的图像特征提取，包括颜色、形状和纹理；步骤三、加权特征融合：在EAnet中将每个特征向量与特征向量相应的权重相乘，形成加权特征表示，动态调整不同分支的特征权重，以优化特征融合；步骤四、匹配度计算并验证：在输入图像上构建多尺度空间，对输入图像进行高斯金字塔处理，基于模板图像以及输入图像特征匹配结果向量，确定匹配位置；匹配后进行验证环节，当匹配正确时，输出匹配结果，当匹配出现错误时，重新进行匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种基于动态权重多特征融合的模板匹配图像测距方法
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