江南大学王映辉获国家专利权
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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种基于多级细化策略的特征匹配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116597180B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310470882.7，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于多级细化策略的特征匹配方法是由王映辉;马家兴;张少杰设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多级细化策略的特征匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多级细化策略的特征匹配方法，属于计算机视觉学科技术领域。本发明利用特征描述符在汉明空间中局部外观的相似性生成初始对应关系，并结合局部图像运动平滑性约束，利用GMS算法提高初始匹配的准确性；最后采用PROSAC算法优化匹配，得到基于欧式空间全局灰度信息上的精准匹配。实验结果表明，本发明的基于多级精细匹配策略的特征匹配方法在光照变化和模糊的复杂场景下比ORB算法平均减少了29.92％的误差，有效地提升了复杂空间中特征匹配的匹配精度。
本发明授权一种基于多级细化策略的特征匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多级细化策略的特征匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：获取待匹配的两张图像，通过ORB算法分别提取两张图像的特征点，然后利用KNN算法建立两张图像中两个给定特征集的数据关联，生成大量一对二的关联特征对； 步骤2：通过阈值滤波，利用计算距离比值对步骤1中已经得到的一对二特征关联对转换成一对一的关联特征对； 步骤3：采用GMS算法去除在步骤2求解过程中阈值滤波操作之后的低质量匹配及假匹配； 步骤4：将所述步骤3的结果作为基于重采样的方法的初始匹配输入，再利用渐进一致采样算法将GMS得到的结果进行降序排列； 步骤5：从所述步骤4中抽取样本求解模型参数，进而对假定包含异常值的特征匹配集进行匹配优化获得最优匹配。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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