公开(公告)号：CN106372111A

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201610701965.2

申请日：2016-08-22

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 张冬明 ,  靳国庆 ,  王宇辉 ,  徐杰 ,  张勇东 ,  代锋

IPC: G06F17/30 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明提供一种用于筛选局部特征点的方法，其包括基于原图像生成与其相似的多个相似图像；提取原图像和各个相似图像的局部特征点及其特征描述子；将原图像的局部特征点与各个相似图像中的局部特征点进行匹配，并将原图像中匹配成功的局部特征点的得分增加；选择原图像中得分高的前若干局部特征点作为最终保留的局部特征点。该方法通过分析所生成的相似图像与原图像之间的匹配结果，对不同的特征点进行了打分，量化了各个特征点在图像匹配中的贡献，以筛选出一系列高贡献的特征点，去除对图像检索匹配贡献较低的特征点，具有较好的鲁棒性，适合于大规模图像实时检索。

公开(公告)号：CN106372111B

公开(公告)日：2021-10-15

申请号：CN201610701965.2

申请日：2016-08-22

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 张冬明 ,  靳国庆 ,  王宇辉 ,  徐杰 ,  张勇东 ,  代锋

IPC: G06F16/583 ,  G06F16/532 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明提供一种用于筛选局部特征点的方法，其包括基于原图像生成与其相似的多个相似图像；提取原图像和各个相似图像的局部特征点及其特征描述子；将原图像的局部特征点与各个相似图像中的局部特征点进行匹配，并将原图像中匹配成功的局部特征点的得分增加；选择原图像中得分高的前若干局部特征点作为最终保留的局部特征点。该方法通过分析所生成的相似图像与原图像之间的匹配结果，对不同的特征点进行了打分，量化了各个特征点在图像匹配中的贡献，以筛选出一系列高贡献的特征点，去除对图像检索匹配贡献较低的特征点，具有较好的鲁棒性，适合于大规模图像实时检索。