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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明属于图像处理技术领域。提供了一种基于K聚类的特征匹配方法、系统、介质、产品及设备，对预处理的图像进行边缘提取得到边缘图像；通过动态图像金字塔自适应的在不同尺度的边缘图像上提取特征点，生成特征点对应的特征描述子；对所述特征描述子进行K‑means聚类，按照相似度将所述特征描述子划分到K个簇中，在每个簇内进行特征点的匹配，通过计算特征描述子之间的欧式距离，筛选得到最优匹配点对；对筛选出来的匹配点对进行二次筛选，剔除全局不一致的误匹配点，得到最终的特征匹配结果；本发明实现了高效和精确的特征匹配。
主权项：1.一种基于K聚类的特征匹配方法，其特征在于，包括以下过程：对预处理的图像进行边缘提取得到边缘图像；通过动态图像金字塔自适应的在不同尺度的边缘图像上提取特征点，生成特征点对应的特征描述子；对所述特征描述子进行K-means聚类，按照相似度将所述特征描述子划分到K个簇中，在每个簇内进行特征点的匹配，通过计算特征描述子之间的欧式距离，筛选得到最优匹配点对；对筛选出来的匹配点对进行二次筛选，剔除全局不一致的误匹配点，得到最终的特征匹配结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于K聚类的特征匹配方法、系统、介质、产品及设备
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