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龍圖騰網(wǎng)獲悉長春理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于類內(nèi)空間一致性的圖像特征匹配優(yōu)化方法獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120318540B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510798014.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/75；該發(fā)明授權(quán)一種基于類內(nèi)空間一致性的圖像特征匹配優(yōu)化方法是由余一航;馮冠元;張科設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-16向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于類內(nèi)空間一致性的圖像特征匹配優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的一種基于類內(nèi)空間一致性的圖像特征匹配優(yōu)化方法，步驟如下：特征點(diǎn)提取與初步匹配：從查詢圖像和參考圖像中提取特征點(diǎn)并進(jìn)行初步匹配；初始化與變換模型估計(jì)：初始化匹配點(diǎn)集和殘差，計(jì)算初始變換模型；誤差計(jì)算與匹配點(diǎn)集更新：計(jì)算匹配點(diǎn)對(duì)的誤差，采用動(dòng)態(tài)篩選方法更新匹配點(diǎn)集；殘差優(yōu)化：基于殘差判斷是否達(dá)到最優(yōu)，決定是否繼續(xù)迭代；類內(nèi)空間一致性聚類與孤立簇剔除：在得到最優(yōu)殘差后進(jìn)行聚類分析，基于類內(nèi)空間一致性分離子結(jié)構(gòu)，剔除孤立簇；輸出結(jié)果：輸出剔除孤立簇后的匹配點(diǎn)集合，解決了傳統(tǒng)特征匹配方法在復(fù)雜場(chǎng)景下誤匹配難以完全剔除、對(duì)噪聲敏感的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于類內(nèi)空間一致性的圖像特征匹配優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于類內(nèi)空間一致性的圖像特征匹配優(yōu)化方法，其特征在于，步驟如下： S1、特征點(diǎn)提取與初步匹配：從查詢圖像和參考圖像中提取特征點(diǎn)并進(jìn)行初步匹配； S2、初始化與變換模型估計(jì)：初始化匹配點(diǎn)集和殘差，計(jì)算初始變換模型； S3、誤差計(jì)算與匹配點(diǎn)集更新：計(jì)算匹配點(diǎn)對(duì)的誤差，采用動(dòng)態(tài)篩選方法更新匹配點(diǎn)集； S4、殘差優(yōu)化：基于殘差判斷是否達(dá)到最優(yōu)，決定是否繼續(xù)迭代； S5、類內(nèi)空間一致性聚類與孤立簇剔除：在得到最優(yōu)殘差后進(jìn)行聚類分析，基于類內(nèi)空間一致性分離子結(jié)構(gòu)，并剔除孤立簇； S6、輸出結(jié)果：輸出剔除孤立簇后的匹配點(diǎn)集合； 所述誤差計(jì)算與匹配點(diǎn)集更新步驟中，計(jì)算匹配點(diǎn)對(duì)的對(duì)極幾何誤差ei，公式為： ei＝|pi′·F·pi|； 其中，pi＝xi,yi,1和pi′＝xi′,yi′,1為匹配點(diǎn)對(duì)的齊次坐標(biāo)； 引入四分位法動(dòng)態(tài)篩選優(yōu)選點(diǎn)，計(jì)算誤差集合{ei}的四分位數(shù)Q1和Q3，以及四分位距IQR＝Q3-Q1； 設(shè)置動(dòng)態(tài)上下界閾值：下界＝Q1-1.5×IQR,上界＝Q3+1.5×IQR； 若匹配點(diǎn)對(duì)的誤差ei在動(dòng)態(tài)上下界閾值范圍內(nèi)，則將其加入優(yōu)選點(diǎn)集，否則標(biāo)記為候選外點(diǎn)，使用優(yōu)選點(diǎn)集重新估計(jì)基礎(chǔ)矩陣F，通過最小二乘法求解優(yōu)化問題，并對(duì)F進(jìn)行奇異值分解修正，將最小奇異值設(shè)為0； 類內(nèi)空間一致性聚類與孤立簇剔除步驟中，對(duì)當(dāng)前優(yōu)選點(diǎn)集提取多維特征構(gòu)造6維特征向量vi＝xi,yi,xi′,yi′,ei,di，所述多維特征包括匹配點(diǎn)對(duì)在兩幅圖像中的像素坐標(biāo)xi,yi和xi′,yi′、幾何誤差ei＝|pi′·F·pi|和像素位移 其中，，|pi′·F·pi|是每個(gè)匹配點(diǎn)對(duì)的幾何誤差，殘差rt反映了當(dāng)前基礎(chǔ)矩陣F對(duì)優(yōu)選點(diǎn)集的擬合程度，殘差越小，模型質(zhì)量越高； 采用K-Means聚類方法，預(yù)設(shè)簇?cái)?shù)量K，隨機(jī)選擇K個(gè)初始聚類中心{c1,c2,...,cK}，對(duì)每個(gè)特征向量vi，計(jì)算其與聚類中心的歐氏距離： 將特征向量vi分配到最近的簇： labelvi＝argminkdistvi,ck； 更新聚類中心： 迭代直到中心穩(wěn)定或達(dá)到最大迭代次數(shù)后，檢查每個(gè)簇的點(diǎn)數(shù)|Sk|，若點(diǎn)數(shù)小于設(shè)定閾值，則將該簇視為孤立簇，剔除孤立簇中的點(diǎn)。

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