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[发明专利]倾斜摄影中基于Harris角点检测的优化特征匹配方法-CN202010852702.8在审
发明人：吴立志;谭玥 -专利权人：大连云海创新科技有限公司
申请日： 2020-08-22 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明与一系列特征点检测算子对比，优化算法特征点提取的特征点数目最多，分布也更加均匀；将优化匹配算法与同类匹配算法对比，证优化匹配算法的匹配精度相比同类匹配算法，匹配精度得到显著提高；与主流倾斜摄影建模软件空三解算过程中运用的 SIFT算法进行对比，证明了优化算法不仅在不同地表状态下正匹配对数均显著高于 SIFT 算法，空三解算效果更优，而且对于地形相似的情况下，SIFT 算法误匹配率较高，但本发明算法仍然可以保证匹配效果，另外优化算法运算速度相比SIFT 算法，也更快。
倾斜摄影基于 harris 检测优化特征匹配方法

[发明专利]一种基于作业现场的视频图像结构化方法及系统-CN202210440741.6在审
发明人：刘惠华;王天师;利雅琳;樊志伟;谭伟;张春梅;高杨;李明;吴金珠;熊伟 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司中山供电局
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像数据处理技术领域，公开了一种基于作业现场的视频图像结构化方法及系统，其方法通过对监控视频进行解帧，得到视频帧序列，采用直方图比较法在视频帧序列中提取关键帧，基于SIFT算法对每个关键帧的视频图像的提取对应的128维SIFT特征向量，并对128维SIFT特征向量进行归一化处理，通过构建分类器模型，将128维SIFT特征向量输入至分类器模型，输出对应的语义类别标签，将语义类别标签添加到相应的关键帧上，从而得到含有视频标签的监控视频
一种基于作业现场视频图像结构方法系统

[发明专利]一种基于SIFT算法的高精度迭代二分辅助刺点方法-CN202211412186.2在审
发明人：姚福拴;肖恩尚;石峰;李文书;王玉山;伍彪;张磊;刘刚;王斌 -专利权人：中国水电基础局有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SIFT算法的高精度迭代二分辅助刺点方法，包括：利用GCP地物图像和潜在匹配照片执行SIFT算法进行特征匹配，以辅助无人机航空摄影建模操作中的“刺点”步骤。利用中迭代方法和二分方法处理地物影像，从而最优化SIFT特征匹配精度的思想。利用潜在匹配照片集中的一张作为代表照片，与GCP地物图像运行高精度迭代二分辅助刺点方法，避免重复计算GCP地物影像大小。之后便可直接根据第一次确定的GCP地物影像大小执行SIFT算法对刺点进行指示。本发明的优点是：降低了无人机航空摄影建模操作的任务量，提升精度，提高工作效率。
一种基于 sift 算法高精度二分辅助方法

[发明专利]基于PCA-SIFT的快速图像拼接方法-CN201810316664.7有效
发明人：郑茜颖;杨炳坤;程树英 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PCA‑SIFT的快速图像拼接方法，包括：在空间极值点检测阶段引入改进的非极大值抑制法对初始特征点进行优选，得到分布更加均匀的特征点集；在构建描述符阶段基于圆形领域提取64维SIFT在图像拼接实验中表明，本发明的正确匹配率优于SIFT算法，拼接速度是传统SIFT算法的1.6~2.2倍。
基于 pca sift 快速图像拼接方法

[发明专利]车标自动识别方法及系统-CN201310170528.9有效
发明人：郑世宝;杨华;于淑媛;王玉 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2013-05-09 - 公布日： 2017-01-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：采用dense‑SIFT提取车标特征，能在低分辨率车标图片上提取丰富、稳定以及具有识别判别性的特征；对dense‑SIFT特征聚类分析，建立视觉词库及KD树索引，以此加快计算速度；根据dense‑SIFT和视觉词的相关性，将dense‑SIFT映射成所有视觉词表示，增加特征描述性；在建立视觉词直方图时，提出“回字形空间金字塔”增加特征的空间位置信息，提升判别效果；采用支持向量机训练车标分类器，实现车标识别
自动识别方法系统

[发明专利]多特征多级别的可见光全色与多光谱高精度配准方法-CN201210251487.1有效
发明人：霍春雷;江碧涛;潘春洪;樊彬;张秀玲;杜鹃 -专利权人：中国科学院自动化研究所;北京市遥感信息研究所
申请日： 2012-07-19 - 公布日： 2012-11-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种可见光全色图像与多光谱图像的配准方法，包括如下步骤：对全色图像和多光谱图像进行多尺度分解，生成低分辨率的全色图像和多光谱图像；在所述低分辨率图像对上提取、匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对和迭代重加权最小二乘法得到初始变换模型；在原始图像对上利用所述初始变换模型据提供的几何约束，进行基于图像块对的SIFT特征提取、匹配及外点去除，并在所有的SIFT特征对集合上选择最优的变换类型并利用迭代重加权最小二乘法求得变换参数
特征多级别的可见光全色光谱高精度方法

[发明专利]基于数据聚类的鲁棒SIFT特征匹配方法-CN201110185928.8有效
发明人：范志强;沈旭昆;赵沁平 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2011-07-05 - 公布日： 2011-10-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：基于数据聚类的鲁棒图像SIFT特征匹配方法，步骤如下：(1)获取参考图像序列，提取SIFT特征集，采用合成k-d数据结构对全部SIFT特征集进行聚类，合并重复特征集为聚类特征，聚类特征的特征描述子采用重复特征平均描述子表示，(2)利用SIFT方法获取实时图像序列特征集，将参考图像序列与实时图像序列进行鲁棒匹配，选择包含特征点最多的对应参考图像作为关键图像，完成第一阶段特征匹配，(3)利用关键图像完成第二阶段特征匹配，采用
基于数据 sift 特征匹配方法

[发明专利]基于数据聚类的适应性图像SIFT特征匹配方法-CN201110185894.2有效
发明人：范志强;沈旭昆;赵沁平 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2011-07-05 - 公布日： 2011-09-21 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：基于数据聚类的适应性图像SIFT特征匹配方法，步骤如下：(1)获取参考图像序列，提取图像SIFT特征集，采用k-d树对全部图像SIFT特征集进行聚类。(2)采用级联vocabulary树组织全部参考图像SIFT特征集，对vocabulary树节点包含特征集进行二次特征聚类。
基于数据适应性图像 sift 特征匹配方法

[发明专利]一种基于SIFT和验证机制的图像配准方法-CN201611026956.4有效
发明人：周小龙;李大宁;陈胜勇;邵展鹏;张卓;黄诚斌;产思贤 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-11-16 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：一种基于SIFT和验证机制的图像配准方法，首先，通过改进后的SIFT算法从参考图像和待匹配图像中提取特征；其次，利用Harris算法提取出可以作为匹配过程中基准点的角点，以两个角点的连接线作为基准方向；然后，对于SIFT算法匹配出来的特征点对，分别与各自图像中的基准点连线，并计算其与基准方向之间的夹角，通过计算夹角之间的差值来判断是否满足所设定的阈值条件，若符合，则视其为匹配点对，反之，则为误匹配。本发明提供一种有效去除误匹配且同时避免正确匹配点、准确性较高的基于SIFT和验证机制的图像配准方法。
一种基于 sift 验证机制图像方法

[发明专利]图像匹配方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201810790418.5有效
发明人：余坚毅;张天桥;魏恺言 -专利权人：深圳兆日科技股份有限公司
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V30/418 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待匹配图像的SIFT特征点和待匹配图像对应的参考图像的SIFT特征点，根据待匹配图像的SIFT特征点与参考图像的SIFT特征点，得到最佳匹配点对，最佳匹配点对包括待匹配图像的特征点在参考图像中的匹配特征点
图像匹配方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于词汇树检索的无人机影像匹配对选择方法及系统-CN201910609524.3有效
发明人：姜三 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-07-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于词汇树检索的无人机影像匹配对选择方法及系统，该方法及系统，首先，利用随机采样策略、SIFT算法，对采样得到的影像子集中每张影像进行SIFT特征点提取；其次，针对提取得到的SIFT特征点，构建初始特征集合，并在所述初始特征集合中，将所有SIFT特征点按尺度从大到小排序，在排序后的集合中，选择前h个特征点，构建一个关于h个特征点的特征子集；其次，对于得到的特征子集，采用分层K均值聚类算法
一种基于词汇检索无人机影像配对选择方法系统

[发明专利]一种基于sift算法的青铜器金文图像识别方法-CN201911069702.4有效
发明人：王慧琴;王可;赵若晴;商立丽 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于sift算法的青铜器金文图像识别方法，首先，利用图像分割方法采集青铜器金文拓片图像数据，建立金文数据集；然后，利用改进的sift特征提取算法检测青铜器金文拓片图像sift特征点，并对特征点进行描述由于采用改进的sift特征提取算法，通过降维降低了运算复杂度，实时性得到大幅提升，在匹配准确率及时间复杂度上明显优于传统方法，更适于进行青铜器金文图像识别匹配。
一种基于 sift 算法青铜器金文图像识别方法

[发明专利]基于改进的SIFT算法与李萨如图轨迹的图像配准方法-CN200910055983.8无效
发明人：宋智礼 -专利权人：宋智礼
申请日： 2009-08-06 - 公布日： 2011-03-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：发明名称：基于改进的SIFT算法与李萨如图轨迹的图像配准方法技术领域：本方法属于计算机图像对齐、配准领域。可用于进行遥感、医学、一般图像的对齐、配准。通过结合对多模态较稳定的边界信息，从而克服了SIFT(SURF)算法的内在缺点。有效地提高了SIFT(SURF)算法在多模态图像对齐算法时特征的正确匹配率，从而提高了对齐算法的稳定性。基于以上的改进的SIFT(SURF)算法和提出的基于李萨如图轨迹的相似度量函数，从而构造了一种稳定性更好，对齐精度更高的图像对齐算法。
基于改进 sift 算法李萨如图轨迹图像方法

[发明专利]一种针对视频运动目标的尺度方向自适应Mean-shift跟踪方法-CN201110045978.6无效
发明人：董蓉;李勃;陈启美;江登表;顾昊;陈抒容;丁文;吴聪;张潇 -专利权人：南京大学
申请日： 2011-02-25 - 公布日： 2011-07-06 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：针对视频运动目标的尺度方向自适应的Mean-shift跟踪方法，在视频序列的图像帧中，先通过Mean-shift算法为SIFT特征检测提供预测区域，缩小搜索范围；再利用SIFT特征检测时获得的当前帧特征点相对于参考帧特征点的尺度变化信息，来跟踪目标尺度变化；利用SIFT特征检测时获得的当前帧特征点相对于参考帧特征点的主方向变化信息，来跟踪目标旋转运动；将所获得的所述目标尺度和目标方向用于调整Mean-shift算法中核函数的带宽和方向，重新进行Mean-shift跟踪；当目标尺度变化超过一定阈值时，则进行参考帧目标模板直方图和SIFT特征点集的更新；实现目标位置、尺度、方向多自由度跟踪。
一种针对视频运动目标尺度方向自适应 mean shift 跟踪方法

[发明专利]基于SIFT特征的违章建筑检测方法-CN201210541206.6无效
发明人：覃士国;赵辉;赵云飞 -专利权人：南京思创信息技术有限公司
申请日： 2012-12-14 - 公布日： 2013-04-10 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明属于视频监控领域，涉及图像识别技术，具体涉及一种基于SIFT特征的违章建筑检测方法，包括如下步骤：步骤一：在视频图像中自定义监控区域；步骤二：加载监控区域的初始信息，提取SIFT特征描述子，用k均值算法进行聚类，获得监控区域的二维SIFT特征直方图；步骤三：定时获得待检测视频图像，按步骤二提取待检测监控区域的当前帧的二维SIFT特征直方图，根据监控区域的不同图像之间的直方图距离进行图像匹配，判断监控区域是否发生变化
基于 sift 特征违章建筑检测方法