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      中國人民解放軍國防科技大學(xué)李璋獲國家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉中國人民解放軍國防科技大學(xué)申請的專利一種異源遙感圖像匹配的梯度幅值閾值自動選擇方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115187801B

      龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210832033.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/75;該發(fā)明授權(quán)一種異源遙感圖像匹配的梯度幅值閾值自動選擇方法是由李璋;趙宏;于起峰;江云天設(shè)計研發(fā)完成,并于2022-07-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

      一種異源遙感圖像匹配的梯度幅值閾值自動選擇方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種異源遙感圖像匹配的梯度幅值閾值自動選擇方法,該方法依據(jù)圖像場景顯著輪廓分布選擇最優(yōu)梯度幅值閾值參數(shù):首先,計算梯度幅值;其次,在設(shè)定的梯度幅值閾值范圍內(nèi),對梯度進(jìn)行閾值化處理;然后,提取亞像素輪廓,并統(tǒng)計分析輪廓平均長度和分布范圍,將輪廓平均長度和分布范圍作為閾值評價指標(biāo);最后,選擇最高評價指標(biāo)對應(yīng)的梯度幅值閾值作為最優(yōu)閾值參數(shù)。本發(fā)明應(yīng)用于計算機(jī)視覺領(lǐng)域,只需設(shè)置待匹配圖像即可自動獲取最優(yōu)梯度幅值閾值參數(shù),降低了使用者的專業(yè)技術(shù)要求,提高了匹配系統(tǒng)自動化程度,進(jìn)一步提升了匹配的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

      本發(fā)明授權(quán)一種異源遙感圖像匹配的梯度幅值閾值自動選擇方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種異源遙感圖像匹配的梯度幅值閾值自動選擇方法,其特征在于,包括如下步驟: 步驟1,選取兩幅待匹配的異源遙感圖像中的一幅作為模板圖像,并基于模板圖像確定梯度幅值閾值的上下限Tmax、Tmin及步長Tstep; 步驟2,計算模板圖像中每個像素點的梯度幅值,得到第一梯度幅值圖像; 步驟3,以Tstep為步長在梯度幅值閾值區(qū)間[Tmin,Tmax]內(nèi)依次選取梯度幅值閾值,并基于選取的梯度幅值閾值對梯度幅值圖像進(jìn)行閾值處理,將梯度幅值圖像中梯度幅值小于梯度幅值閾值的像素點的梯度幅值置為0,得到各梯度幅值閾值對應(yīng)的第二梯度幅值圖像; 步驟4,提取各第二梯度幅值圖像中的亞像素中心線,并統(tǒng)計各第二梯度幅值圖像中亞像素中心線的平均長度和平均外接矩形面積,得到各第二梯度幅值圖像的閾值評分指標(biāo),并進(jìn)一步擬合得到以梯度幅值閾值為變量的閾值評分關(guān)聯(lián)曲線; 所述提取各第二梯度幅值圖像中的亞像素中心線,具體為: 對每一第二梯度幅值圖像進(jìn)行如下操作: 步驟4.1,先用高斯函數(shù)對第二梯度幅值圖像進(jìn)行平滑,再通過高斯函數(shù)的生成一階高斯導(dǎo)數(shù)核和二階高斯導(dǎo)數(shù)核,通過與第二梯度幅值圖像卷積得到第二梯度幅值圖像中每個像素點處的海森矩陣; 步驟4.2,將從海森矩陣求得的最大特征值作為對應(yīng)像素點的線狀顯著度,并將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為對應(yīng)像素點的線狀法向; 步驟4.3,基于各像素點的線狀顯著度與線狀法向,聯(lián)合圖像局部區(qū)域的二維泰勒展開式和線狀結(jié)構(gòu)中心點處一階導(dǎo)數(shù)為零的條件,篩選出第二梯度幅值圖像中的線狀中心點,并選取所有線狀中心點中線狀顯著度最大的作為種子點; 步驟4.4,判斷種子點與鄰域線狀中心點之間的法向差異是否小于 若是則將滿足條件的線狀中心點與種子點連接成線,并將該滿足條件的線狀中心點作為新的種子點后重復(fù)步驟4.4; 否則,將剩余的線狀中心點中線狀顯著度最大的作為種子點后重復(fù)步驟4.4,直至遍歷完所有線狀中心點,得到多條亞像素中心線; 步驟5,選取閾值評分關(guān)聯(lián)曲線中閾值評分指標(biāo)的最大值所對應(yīng)的梯度幅值閾值,作為最優(yōu)梯度幅值閾值。

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