CASIA OpenIR  > 模式识别国家重点实验室  > 机器人视觉
基于相关性度量的特征点匹配方法
王旭光; 吴福朝; 胡占义
2008-01-16
Date Available2009-07-22
CountryCN
Subtype发明
Abstract本发明是基于相关性度量的特征点匹配方法,拍摄多幅待匹配场 景图像并输入计算机;计算图像各像素的梯度,提取图像特征点信息; 对提取的每个特征点,把以特征点为中心的圆形邻域进行分块,计算 分块得到的每个子区域的梯度均值;利用子区域各像素点的梯度以及 子区域的梯度均值,建立子区域的Harris相关矩阵并计算Harris相关 矩阵的行列式和迹;利用Harris相关矩阵的行列式和迹,构造Harris 相关性度量并用Harris相关性度量构造Harris相关性描述子;计算特 征点描述子之间的欧氏距离,应用度量准则进行匹配。本发明不需要 对摄像机参数进行标定,匹配过程中不需要人的参与,自动完成匹配, 而且具有简单、实用、匹配点稠密、匹配精度高、鲁棒性好等特点。
Patent NumberCN200810056261.X
Status授权
Document Type专利
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8306
Collection模式识别国家重点实验室_机器人视觉
Affiliation中国科学院自动化研究所
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GB/T 7714
王旭光,吴福朝,胡占义. 基于相关性度量的特征点匹配方法. CN200810056261.X[P]. 2008-01-16.
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