公开(公告)号：CN112906705B

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202110325685.7

申请日：2021-03-26

Applicant: 北京邮电大学(CN)

Inventor： 胡燕祝 ,  王松 ,  贺琬婧

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/30 ,  G06V10/32 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及基于G‑AKAZE的图像特征匹配算法，是一种对灾害环境下图像的特征匹配算法，属于图像处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)构建非线性尺度；(2)确定图像的非线性尺度空间；(3)确定特征点主方向；(4)特征点匹配；(5)确定统计区域内点的支持可能性；(6)确定xi正确和错误时的均值和方差；(7)确定图像网格间的判断阈值。本发明通过引入误匹配剔除算法，保证了在误匹配识别精度提升的前提下，更加快速高效的进行误匹配点的剔除，大大提升了图像匹配的精确度，同时改善传统图像匹配过程中，由于背景噪声干扰和图像畸变所产生的匹配差异问题，有效的解决了背景噪声和图像尺度改变的影响，提升了图像匹配的精确度。