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龙图腾网获悉山东理工大学;山东一图百景信息技术有限公司;武汉物信网联科技有限公司申请的专利一种基于改进的Beamlet变换和Canny算子的图像特征提取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：CN119991719B 。

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：202510257674.8，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种基于改进的Beamlet变换和Canny算子的图像特征提取方法是由逯跃锋;邵世维;胡玉龙;解鹏;常希芝;刘琨设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进的Beamlet变换和Canny算子的图像特征提取方法在说明书摘要公布了：一种基于改进的Beamlet变换和Canny算子的图像特征提取方法，属于图像处理技术领域。包括如下步骤：步骤S1，对输入的待处理图像进行灰度化处理；步骤S2，确定图像最佳分割尺度；步骤S3，计算图像中每个像元在不同尺度下的能量统计值；步骤S4，基于能量统计值选择用于描述图像特征的最佳的Beamlet基；步骤S5，将所选的Beamlet基与Canny算子相结合，对图像进行深入的边缘特征提取。本方法能够有效地实现精确的边缘检测，保留图像的重要细节。与传统Canny算子相比，在特征提取过程中展现出了更优越的性能，为图像处理领域的实际应用提供了更高效、可靠的解决方案。

本发明授权一种基于改进的Beamlet变换和Canny算子的图像特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的Beamlet变换和Canny算子的图像特征提取方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1，对输入的待处理图像进行灰度化处理； 步骤S2，确定图像最佳分割尺度； 步骤S3，计算图像中每个像元在不同尺度下的能量统计值； 步骤S4，基于能量统计值选择用于描述图像特征的最佳的Beamlet基； 步骤S5，将所选的Beamlet基与Canny算子相结合，对图像进行深入的边缘特征提取； 步骤S2进一步包括如下步骤： 步骤S2-1，应用小尺度边缘检测算子对灰度图像进行初步边缘检测，获得初步边缘特征； 步骤S2-2，以获得边缘上的像元为待检测像元，判断各个像元在图像各个尺度下的能量统计值，将其最大能量统计值所处的尺度作为该像元的最优分割尺度，得到各个待检测像元的最优分割尺度； 步骤S2-3：利用统计分布原理，求出所有待检测像元的最佳尺度分布范围，确定整幅图像的最佳分割尺度； 步骤S3进一步包括如下步骤： 步骤S3-1，确定最佳分割尺度后，基于该尺度计算每个Beamlet基的变换系数，并进行能量统计； 步骤S3-2，基离散Beamlet变换； 步骤S3-3，分别统计基在水平和垂直方向上的能量分量。

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