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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种高噪声草图图像匹配方法、装置、电子设备及介质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：CN116452838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310355958.1，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种高噪声草图图像匹配方法、装置、电子设备及介质是由杜百岗;郭经纬;郭钧;彭兆设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高噪声草图图像匹配方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种高噪声草图图像匹配方法、装置、电子设备及介质，其方法包括：将待检测的高噪声草图输入到训练完备的神经网络模型中得到待检测的高噪声草图的掩码图像；基于图像修复算法和滤波算法以及掩码图像除去待检测的高噪声草图中的噪声；对待检测的高噪声草图和标准草图序列均进行图像灰度化和二值化处理；根据待检测的高噪声草图和标准草图序列的轮廓进行裁剪分别得到第一裁剪图像和第二裁剪图像；将第一裁剪图像的关键点描述符信息依次与第二裁剪图像中每张图像关键点描述符信息进行匹配得到匹配结果，根据匹配结果得到待检测的高噪声草图的标准草图块。本发明能精准去除草图中的高噪声，从而实现草图的匹配。

本发明授权一种高噪声草图图像匹配方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高噪声草图图像匹配方法，其特征在于，包括： 将待检测的高噪声草图输入到训练完备的神经网络模型中，通过所述训练完备的神经网络模型得到所述待检测的高噪声草图的掩码图像； 基于图像修复算法和滤波算法以及所述掩码图像除去所述待检测的高噪声草图中的噪声； 对所述待检测的高噪声草图和标准草图序列均进行图像灰度化和二值化处理，分别得到处理后的高噪声草图和处理后的标准草图序列； 基于轮廓提取算法以及所述处理后的高噪声草图和所述处理后的标准草图序列分别确定所述待检测的高噪声草图的轮廓和所述标准草图序列的轮廓； 对所述待检测的高噪声草图的轮廓所在的矩形区域进行裁剪得到第一裁剪图像，基于SIFT算法确定所述第一裁剪图像的关键点描述符信息； 对所述标准草图序列的轮廓所在的矩形区域分别进行裁剪得到第二裁剪图像，基于SIFT算法确定所述第二裁剪图像中每张图像关键点描述符信息； 将所述第一裁剪图像的关键点描述符信息依次与所述第二裁剪图像中每张图像关键点描述符信息进行匹配得到匹配结果，根据所述匹配结果得到所述待检测的高噪声草图的标准草图块。

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