公开(公告)号：CN108537235B

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN201810259555.6

申请日：2018-03-27

Applicant: 北京大学

Inventor： 贾惠柱 ,  宋嘉文 ,  李源 ,  解晓东

IPC: G06K9/46

Abstract: 本发明所述的低复杂度尺度金字塔提取图像特征的方法，具体为：将原始输入图像经过滤波生成五组图像块构成尺度金字塔；将滤波生成的后四组图像块进行特征点检测，得到高尺度图像特征点列表；将滤波生成的第一组图像块进行分块预测处理后进行特征点检测；将从第一组图像上检测到的特征点进行特征选择和描述后合并到高尺度图像特征点列表中，生成原始输入图像最终的特征点列表。本发明能很好的减少尺度金字塔生成过程中的冗余计算，同时使用该技术生成的特征点数量相比原来没有明显差异，在特征生成后用于检索也能很好的保证了检索性能。使得CDVS标准能够更好的满足实际生活需求中对提取特征实时性的要求，还节省了更多的计算资源，降低了计算成本。

公开(公告)号：CN108537235A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810259555.6

申请日：2018-03-27

Applicant: 北京大学

Inventor： 贾惠柱 ,  宋嘉文 ,  李源 ,  解晓东

IPC: G06K9/46

Abstract: 本发明所述的低复杂度尺度金字塔提取图像特征的方法，具体为：将原始输入图像经过滤波生成五组图像块构成尺度金字塔；将滤波生成的后四组图像块进行特征点检测，得到高尺度图像特征点列表；将滤波生成的第一组图像块进行分块预测处理后进行特征点检测；将从第一组图像上检测到的特征点进行特征选择和描述后合并到高尺度图像特征点列表中，生成原始输入图像最终的特征点列表。本发明能很好的减少尺度金字塔生成过程中的冗余计算，同时使用该技术生成的特征点数量相比原来没有明显差异，在特征生成后用于检索也能很好的保证了检索性能。使得CDVS标准能够更好的满足实际生活需求中对提取特征实时性的要求，还节省了更多的计算资源，降低了计算成本。