申请/专利权人：同济大学

申请日：2023-12-08

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746071A

主分类号：G06V10/75

分类号：G06V10/75;G06V10/82;G06V10/40

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明涉及一种基于层级优化策略的双目图像关键点匹配方法及介质，该方法包括：S1、获取多对左右立体图像对；S2、深度神经网络特征提取器处理左右立体图像对，得到不同分辨率的左右特征图对；S3、计算左右特征图对的匹配代价体，以构建匹配代价体金字塔；S4、基于最低分辨率的匹配代价体获得初始关键点匹配对；S5、计算关键点匹配对在次低分辨率的匹配代价体中对应图像块间的匹配代价，并将满足局部极值性的匹配代价对应的像素对作为最低层级的关键点匹配结果；S6、重复步骤S5，按分辨率从低到高的方式对匹配代价体金字塔进行逐层优化，直至获得最终关键点匹配结果。与现有技术相比，本发明具有精度高、鲁棒性强等优点。

主权项：1.一种基于层级优化策略的双目图像关键点匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取立体相机采集的多对具有不同分辨率的左右立体图像对；S2、基于多对左右立体图像对，采用预训练好的深度神经网络特征提取器进行处理，得到多个具有不同分辨率的左右特征图对；S3、采用相似度计算方法计算所述左右特征图对的匹配代价体，以构建包含不同分辨率的匹配代价体的匹配代价体金字塔；S4、基于所述匹配代价体金字塔，在具有最低分辨率的匹配代价体上进行搜索获得初始关键点匹配对；S5、计算所述初始关键点匹配对在次低分辨率的匹配代价体中对应图像块间的匹配代价，并将满足局部极值性的匹配代价对应的像素对作为最低层级的关键点匹配结果；S6、重复步骤S5，根据分辨率从低到高的方式对所述匹配代价体金字塔中的匹配代价体进行逐层优化，直至获得最终的关键点匹配结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同济大学 一种基于层级优化策略的双目图像关键点匹配方法及介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD