[发明专利]基于事件相机的特征点匹配方法有效
| 申请号： | 201910551377.9 | 申请日： | 2019-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN110414558B | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 余磊;陈欣宇;杨文;杨公宇;叶琪霖;王碧杉;周立凤 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种对已检测到的特征点提取描述子的方法，并使用生成的描述子对特征点进行匹配。本发明的目的在于解决传统的特征点描述子算法可能无法稳定适用于事件相机的问题，本发明利用事件相机的时间戳信息对特征点提取描述子会更好的利用事件相机的优势，使描述子信息更加丰富，使匹配结果更准确。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 事件 相机 特征 匹配 方法 | ||
【主权项】：
1.基于事件相机的特征点匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，在以特征点pi为圆心、R1为最外圆半径、R2为最内圆半径的局域内按对数距离间隔建立N个同心圆，然后将此区域沿圆周方向M等分，生成网格；步骤2，比较特征点pi处的时间戳tpi与局域内各事件点的时间戳tqi的大小，若tpi＜tqi，则该点置为“1”，若tpi＞tqi，则该点置为“0”；步骤3，统计特征点pi局域内每个bins内“1”的个数，即bins内这些点的统计分布直方图hi(k)，称为特征点pi的描述子；步骤4，遍历所有特征点，获得所有特征点对应的描述子；步骤5，根据hi(k)计算每两个特征点集之间相似性，即cost值，然后使用匈牙利算法统计出总体cost值最低的一组点集对应关系，从而获得了特征点匹配关系；步骤6，使用矢量一致性方法去除误匹配，获得最佳匹配。
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