买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于显著性超像素的水下地形图像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：CN116863171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310718038.1，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于显著性超像素的水下地形图像匹配方法是由卞红雨;张锋;林存毅;王可;王姝昕设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显著性超像素的水下地形图像匹配方法在说明书摘要公布了：本发明属于水下地形图像匹配技术领域，具体涉及一种基于显著性超像素的水下地形图像匹配方法。本发明通过对水下地形图像进行预处理以降低噪声和地形分辨率差异对图像外观的影响，并基于图像聚合技术在地形图像中生成一组超像素；通过计算每个超像素的显著性值来对超像素进行排序，并选取若干显著性值高的超像素块作为待匹配项；以超像素的邻域为单位，基于Log‑Gabor滤波器构建最大索引图，并与该区域的地形信息参数一起对超像素进行描述。本发明通过选取图像中显著性区域来代替提取特征点的过程，以提高特征点分布的稳定性，并通过对邻域进行旋转的方式来降低最大索引图对旋转的敏感度。

本发明授权一种基于显著性超像素的水下地形图像匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于显著性超像素的水下地形图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对于待匹配的水下地形参考图像集合U和目标图像集合V，对两个集合中所有水下地形图像进行高斯滤波降噪，之后基于PCA进一步去除噪声并提取地形变化的边界线； 步骤2：使用线性迭代聚类SLIC方法将水下地形图像分割生成超像素块s，得到水下地形参考图像的超像素集合Us和目标图像的超像素集合Vs； 步骤3：对于水下地形参考图像的超像素集合Us中每个超像素块s，计算显著性值Saliencys，根据显著性值对超像素块进行排序，选取若干显著性值高的超像素块作为待匹配项，得到水下地形参考图像的显著性超像素集合Ut； Saliencys＝NormEs+NormRs*N 其中，Es表示超像素块s邻域内的地形信息熵；Rs表示超像素块s邻域内的地形粗糙度；N表示超像素块s邻域内超像素成员的数量；Norm表示归一化处理； 步骤4：对于水下地形参考图像的显著性超像素集合Ut中每一个超像素块，以超像素块的领接域为单位提取特征并作为中心超像素块的特征描述符； 步骤5：对于水下地形参考图像的显著性超像素集合Ut和标图像的超像素集合Vs，对于任意u∈Ut，v∈Vs，令Fu和Fv分别表示u和v的特征向量，将u和v分别视为图中的一个节点，令Su，v表示节点u和节点v的关联得分，并使用余弦距离cosin来描述特征向量之间的相似性，Su，v＝cosinFu，Fv；所有节点的关联得分生成一个得分矩阵，然后通过匈牙利算法获得最优匹配项，并基于RANSAC算法对错误匹配进行剔除。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。