公开(公告)号：CN116597170A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310434557.5

申请日：2023-04-21

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 曹开锐 ,  曹瑜彬 ,  张洁 ,  谭立英 ,  马晶

IPC: G06V10/46 ,  G06V10/30 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V20/13 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 基于机器学习的暗光图像的特征点提取方法，解决了目前已有的技术对于相机实际拍摄得到的图像处理效果不佳且算法较复杂的问题，属于图像处理技术领域。本发明包括：S1、去除N帧相邻或相近的图像中的本底噪声；S2、对去除本底噪声后的N帧相邻或相近图像进行小波降噪，并剔除低于设定阈值的像素，获得降噪后的N帧相邻或相近图像；S3、利用光流法剔除降噪后N帧相邻或相近图像中光流方差超过光流方差矩阵均值的像素，获得去除较大跳动的N帧相邻或相近图像；S4、利用移动高斯卷积算法对去除较大跳动的N帧相邻或相近图像进行特征点提取，得到特征图像。本发明实现高精度、高鲁棒性的特征提取。