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公开(公告)号：CN112001432A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010806097.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 福建农林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法。该方法根据贝叶斯原理，建立匹配图像A与B之间的引导匹配策略模型、建立图像A与B中所在邻域内向量长度比及其夹角之间的软指派表达式并依据邻域拓扑加权一致性进行平滑性判断以及根据两幅图像中所选择的向量的长度比和其夹角以及多尺度K邻域的方法构造寻求最小代价的数学模型。本发明的图像匹配方法在精度、召回和F值这三个指标方面表现较好，因此本发明图像匹配方法具有良好的应用前景，可应用于三维重建和快速地实现无人机遥感图像的拼接等领域中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112489098A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011461803.9
申请日：2020-12-09
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法。该方法包括步骤：步骤1：根据SIFT方法得到初始匹配集合c；步骤2：通过改进的OANet网络对输入数据进行处理从而得到匹配对为正确匹配的概率；步骤3：对步骤2得到的结果通过加权8点算法进行计算得到本质矩阵；步骤4，根据本质矩阵信息得到准确的相机姿态（旋转和平移）。本发明的网络能够有效地剔除异常值（离群点），同时估计成图像对的相机姿态。本发明的一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法在mAP5°方法取得很大的提升。
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公开(公告)号：CN112489098B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011461803.9
申请日：2020-12-09
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法。该方法包括步骤：步骤1：根据SIFT方法得到初始匹配集合c；步骤2：通过改进的OANet网络对输入数据进行处理从而得到匹配对为正确匹配的概率；步骤3：对步骤2得到的结果通过加权8点算法进行计算得到本质矩阵；步骤4，根据本质矩阵信息得到准确的相机姿态（旋转和平移）。本发明的网络能够有效地剔除异常值（离群点），同时估计成图像对的相机姿态。本发明的一种基于空间通道注意力机制神经网络的图像匹配方法在mAP5°方法取得很大的提升。
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公开(公告)号：CN112001432B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202010806097.0
申请日：2020-08-12
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于先进邻域拓扑一致性的鲁棒特征匹配的图像匹配方法。该方法根据贝叶斯原理，建立匹配图像A与B之间的引导匹配策略模型、建立图像A与B中所在邻域内向量长度比及其夹角之间的软指派表达式并依据邻域拓扑加权一致性进行平滑性判断以及根据两幅图像中所选择的向量的长度比和其夹角以及多尺度K邻域的方法构造寻求最小代价的数学模型。本发明的图像匹配方法在精度、召回和F值这三个指标方面表现较好，因此本发明图像匹配方法具有良好的应用前景，可应用于三维重建和快速地实现无人机遥感图像的拼接等领域中。
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