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公开(公告)号：CN110147801A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910461320.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于向量的SIFT点集平滑匹配方法。该方法包括：对待匹配的图片进行预处理，提取图片的SIFT特征点构造两个点集；利用开源库初步计算两个点集之间可能存在的关系，通过连接两个点集的特征点对构成向量，用来表示点集映射关系；计算特征点对之间匹配情况的最大后验概率，利用高斯核函数构造正则化项，通过对应关系和正则化项构造能量函数；通过EM算法迭代计算，在第一步中，利用现有的特征点匹配关系估计值，更新其最大后验概率值；在第二步中，根据在第一步中求得的对应关系最大后验概率值，最大化能量函数，从而更新对应关系的估计值；重复迭代进行上述两步，从而得到最佳对应关系，即两个点集正确匹配结果。
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公开(公告)号：CN109325944A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811066288.7
申请日：2018-09-13
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于支持度变换和线检测算子的视网膜血管分割方法。首先，采用对比度受限的自适应直方图均衡方法对彩色视网膜图像进行增强；而后，通过支持度变换进行视网膜粗血管图像提取；最后，对提取到的视网膜粗血管图像采用线检测算子提取特征，并将提取到的特征采用支持向量机进行血管检测。本发明方法采用的用于视网膜血管分割的支持度变换算法得到的是一系列的显著性特征图像，增强不同尺度的血管结构，同时抑制背景，为后续的血管精确提取奠定了基础，且本发明所采用的线检测算子技术简单有效，保留了匹配滤波器优点，且具有良好的边缘定位作用。所提取的特征维度少，仅需较小的训练样本就可以获得良好检测能力。
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公开(公告)号：CN110147801B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910461320.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 福建农林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于向量的SIFT点集平滑匹配方法。该方法包括：对待匹配的图片进行预处理，提取图片的SIFT特征点构造两个点集；利用开源库初步计算两个点集之间可能存在的关系，通过连接两个点集的特征点对构成向量，用来表示点集映射关系；计算特征点对之间匹配情况的最大后验概率，利用高斯核函数构造正则化项，通过对应关系和正则化项构造能量函数；通过EM算法迭代计算，在第一步中，利用现有的特征点匹配关系估计值，更新其最大后验概率值；在第二步中，根据在第一步中求得的对应关系最大后验概率值，最大化能量函数，从而更新对应关系的估计值；重复迭代进行上述两步，从而得到最佳对应关系，即两个点集正确匹配结果。
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