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龙图腾网获悉昆山九毫米电子科技有限公司申请的专利基于凝聚聚类算法的误匹配点对剔除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：CN115908883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211468536.7，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于凝聚聚类算法的误匹配点对剔除方法是由唐影;左祺森;钱海雷;邓军设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于凝聚聚类算法的误匹配点对剔除方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于凝聚聚类算法的误匹配点对剔除方法，主要解决现有误匹配点对剔除方法运算量大及精度低的问题。其实现方案为：提取两副原始图像A和B的加速段测试特征关键点；计算每个加速段测试特征关键点的二进制鲁棒独立基本特征描述子，并对这些特征描述子进行匹配；利用灰度质心法计算每个加速段测试特征关键点的主方向；计算匹配点对的主方向的差值；利用凝聚聚类算法对匹配点对的主方向差值的集合进行聚类；从聚类结果中选出拥有点数量最多的聚类簇，将这些聚类簇中的匹配点作为正确匹配的点，其它匹配的点作为误匹配点予以删除。本发明减少了剔除误匹配点对过程的运算量，提高了定位系统的精度，可用于室内靶车定位。

本发明授权基于凝聚聚类算法的误匹配点对剔除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于凝聚聚类算法的误匹配点对剔除方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取两幅大小相同的原始图像和，利用加速段测试特征算法提取这两幅图像的加速段测试特征关键点；实现如下： 1a对于图像和图像中的每一个像素，令其灰度值为，以为圆心、3个像素距离为半径作圆，从像素的轴正方向上的元素开始，对圆周外围分布的像素依次编号为1,2，……，15,16，对应灰度值也依次表示为； 1b设置一个阈值，其中； 1c分别计算与之差的绝对值，并对其进行判断： 如果有9个以上的绝对值大于，则认为像素是一个关键点， 否则，认为像素不是一个关键点； 2定义两个空集合和，将从图像提取到的所有加速段测试特征关键点存放到第一集合中，将从图像提取到的所有加速段测试特征关键点存放到第二集合中； 3分别计算第一集合和第二集合中提取到的加速段测试特征关键点的二进制鲁棒独立基本特征描述子，并将其分别存储在第三集合和第四集合中；实现如下： 3a对于每一个第一集合或第二集合中的加速段测试特征关键点，选取以该关键点为几何中心，大小为31×31的正方形区域； 3b在正方形区域内随机选取256组点对； 3c对于每一组点对中的两个像素和，分别以其中心确定一个大小为5×5的窗口，并对这个窗口中所有像素的灰度值求和，按照下式进行二进制编码： ； 其中，和分别表示以像素和为中心的窗口内的灰度值之和； 3d对步骤3b中产生的256组点对重复步骤3c，得到一个256维的比特流二进制序列，即为特征描述子； 4利用灰度质心法，分别计算第一集合和第二集合中每个加速段测试特征关键点的主方向； 5依次计算第三集合中每一个特征描述子与第四集合每一个特征描述子的汉明距离，选择第四集合中汉明距离最小的特征描述子与第三集合中的对应的每一个特征描述子进行匹配； 6建立空集合作为第五集合，并记录每一对匹配点主方向的差值； 7利用凝聚聚类算法对第五集合中的数据进行聚类； 8从聚类结果中选出拥有点数量最多的聚类簇，将这些聚类簇中的匹配点作为正确匹配的点，其它匹配的点作为误匹配点予以删除。

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