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摘要:本申请公开了一种基于多尺度融合特征点的变电站图像配准方法及系统,所述方法包括:采用特征提取算法,在至少两个图像尺寸中每个图像尺寸下,分别提取两张变电站图像的关键点与对应的特征向量;在每个图像尺寸下,分别基于获取的特征向量,对两张变电站图像中关键点进行配对;在每个图像尺寸下,分别提取两张变电站图像的关联关系;所述关联关系为两张变电站图像配对的关键点之间的对应关系;合并不同图像尺寸下的关联关系,并计算出每个关键点的相对偏移量;采用聚类方法,从合并后关联关系中筛除离散的关键点对;输出根据关联关系与相对偏移量完成配准处理后的变电站图像的像素偏移量。本申请能够实现更加准确且具有更好鲁棒性的图像配准。
主权项:1.一种基于多尺度融合特征点的变电站图像配准方法,其特征在于,包括:采用特征提取算法,在至少两个图像尺寸中每个图像尺寸下,分别提取两张变电站图像的关键点与对应的特征向量;所述两张变电站图像为由于球形摄像机移动偏差引起内容存在偏差的两张变电站图像;在每个图像尺寸下,分别基于获取的特征向量,对两张变电站图像中关键点进行配对;在每个图像尺寸下,分别提取两张变电站图像的关联关系;所述关联关系为两张变电站图像配对的关键点之间的对应关系;合并不同图像尺寸下的关联关系,并计算出每个关键点的相对偏移量;采用聚类方法,从合并后关联关系中筛除离散的关键点对;输出根据关联关系与相对偏移量完成配准处理后的变电站图像的像素偏移量。
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百度查询: 南京悠阔电气科技有限公司 基于多尺度融合特征点的变电站图像配准方法及系统
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