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！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种逐步调整的特征点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：CN116524216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310498803.3，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种逐步调整的特征点匹配方法是由陈阔;高艺丹;孙千喜设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种逐步调整的特征点匹配方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种逐步调整的特征点匹配方法；包括通过现有特征点检测算子获取两张待匹配图像的特征点集{Po0}、{Pr0}，并获取其对应的特征向量集合{So0}、{Sr0}；进行特征向量匹配得到特征点集{Po0}中每个特征点在特征点集{Pr0}的邻近匹配点；筛选满足阈值的特征点及其邻近匹配点得到初始匹配点集{Po}、{Pr}；通过2×2区域划分空间变换匹配更新初始匹配点集得到匹配点集；通过k×k,k2区域划分空间变换匹配更新匹配点集；满足终止条件则输出最终的匹配点集，否则继续迭代；本发明仅需少量的逐步调整区域划分大小次数便可获得较好的匹配特征点对，比传统方法的时间效率更高。

本发明授权一种逐步调整的特征点匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种逐步调整的特征点匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取两张待匹配的源图像Io和参考图像Ir； S2.通过现有特征点检测算子获取图像Io、Ir的特征点集{Po0}、{Pr0}，并获取特征点集{Po0}、{Pr0}对应的特征向量集合{So0}、{Sr0}； S3.采用特征向量集合{So0}、{Sr0}进行特征向量匹配，得到特征点集{Po0}中每个特征点在特征点集{Pr0}中的邻近匹配点； S4.通过ratio-test判断特征点集{Po0}中的每个特征点及其邻近匹配点是否满足阈值，筛选满足阈值的特征点及其邻近匹配点，得到初始匹配点集{Po}、{Pr}； S5.通过2×2区域划分空间变换匹配，更新初始匹配点集{Po}、{Pr}，得到匹配点集{Po}2、{Pr}2，包括： S51.查找初始匹配点集{Pr}所有特征点中的最大横坐标值、最小横坐标值、最大纵坐标值和最小纵坐标值； S52.通过S51获取的四个坐标值在参考图像Ir上划出重叠矩形区域Ωr2，将重叠矩形区域Ωr2划分为2×2个分块，并将其按照扫描顺序标号记为Ωri2， i＝1,2,3,4； S53.将初始匹配点集{Pr}中每个特征点分配到对应的分块，得到分块特征点集合{Pri}2，i＝1,2,3,4； S54.根据初始匹配点集{Po}、{Pr}间的特征点匹配关系将初始匹配点集{Po}中每个特征点映射到对应的分块，得到分块点集合{Poi}2，i＝1,2,3,4； S55.计算每个分块对应的分块点集合{Pri}2、{Poi中所有特征点的坐标均值，得到每个分块对应的均值特征点对poi，pri，i＝1,2,3,4； S56.通过4个分块的均值特征点对估算从图像I到图像I的相似变换{H}，通过相似变换计算分块点集合{Poi的空间变换特征点子集{Proi S57.判断空间变换特征点子集{Proi中是否存在不属于其对应分块Ωri的特征点，若存在，则进行步骤S58；若不存在，则直接进行步骤S6； S58.若不属于分块Ωri的特征点距离分块Ωri的长边的距离小于重叠区域Ω长的120，或者该特征点距离该分块的宽边的距离小于重叠区域Ω宽的120，则保留该特征点，否则删除该特征点及其匹配对特征点； S59.重复步骤S58，直至空间变换特征点子集{Proi中所有不属于其对应分块Ωri的特征点全部处理完成，更新得到匹配点集{P、{P S6.通过k×k,k2区域划分空间变换匹配，更新匹配点集{Pk-1、{Pk-1，得到匹配点集{P、{P，包括： S61.查找匹配点集{Pk-1所有特征点中的最大横坐标值、最小横坐标值、最大纵坐标值和最小纵坐标值； S62.通过S61获取的四个坐标值在图像I上划出重叠矩形区域Ω，将重叠矩形区域Ω划分为k×k个分块，并将其按照扫描顺序标号记为Ωrik， i＝1,2,…,k2； S63.将匹配点集{Pr}k-1中每个特征点分配到对应的分块，得到分块点集合{Pri}k，i＝1,2,…,k2； S64.根据匹配点集{Po}k-1、{Pr}k-1间的匹配关系将匹配点集{Po}k-1中每个特征点映射到对应的分块，得到分块点集合{Poi}k，i＝1,2,…,k2； S65.计算每个分块对应的分块点集合{Pri}k、{Poi}k中所有特征点的坐标均值，得到每个分块对应的均值特征点对poi，prik，i＝1,2,…,k2； S66.通过k×k个分块的均值特征点对估算从图像Ir到图像Io的透视变换{Hp}，通过透视变换计算分块点集合{Poi}k的空间变换特征点子集{Proi}k； S67.判断空间变换特征点子集{Proi}k中是否存在不属于其对应分块Ωrik的特征点，若存在，则进行步骤S68；若不存在，则停止迭代输出最终的匹配点集； S68.若不属于分块Ωrik的特征点在预设边缘区域内，则保留该特征点，否则删除该特征点及其匹配对特征点；最后更新得到匹配点集{Po}k、{Pr}k； S7.判断是否满足停止条件，若满足，则输出最终的匹配点集；若不满足，则k+1并返回步骤S6。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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。