[发明专利]一种图像中角点的检测方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201810174954.2 | 申请日： | 2018-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN108305260B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 钟宝江;宋为刚 | 申请（专利权）人： | 苏州大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06T7/13;G06T5/00;G06T5/30;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 215104 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种图像中角点的检测方法，包括：获取受检图像；利用预先建立的全卷积神经网络分类器，对受检图像中的图像区域进行分类，并生成图像区域分割图；全卷积神经网络分类器预先由图像数据库训练生成，图像数据库包括标注有图像区域分类标签的标准图像数据；采用角点检测算法对图像区域分割图进行角点检测，以便获取受检图像的角点。本申请利用全卷积神经网络分类器实现图像语义分割，克服了受检图像中障碍物或阴影对角点检测的干扰，从而有效提高了检测精确度。本申请还公开了一种图像中角点的检测装置、设备及计算机可读存储介质，也具有上述有益效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 图像 中角点 检测 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
1.一种图像中角点的检测方法，其特征在于，包括：获取受检图像；利用预先建立的全卷积神经网络分类器，对所述受检图像中的图像区域进行分类，并生成图像区域分割图；所述全卷积神经网络分类器预先由图像数据库训练生成，所述图像数据库包括标注有图像区域分类标签的标准图像数据；采用角点检测算法对所述图像区域分割图进行角点检测，以便获取所述受检图像的角点。
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