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摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种用于智能养老的视觉定位方法及陪护机器人，包括：获取待检测图像；获取每一像素点的局部区域与相邻区域，得到每一像素点的细节保留度；根据每一像素点的梯度与周围像素点的灰度值的分布，得到每一像素点的角点特征，进而得到每一像素点的初始贡献度；得到每一灰度值的贡献序列，得到每一灰度值的像素点对其他灰度值的像素点的影响程度得到每一灰度值下的像素点的最终贡献度，最终到图像金字塔；获得待检测图像中的角点，得到养老者所在位置。本发明旨在解决通过角点检测算法获取图像中的角点时，需要对每个像素点进行检测，从而使得计算量过大的问题。
主权项：1.一种用于智能养老的视觉定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取养老者的待检测图像；获取每一像素点的局部区域与相邻区域；根据每一像素点的局部区域与相邻区域的距离以及其内像素点灰度值的差异，得到每一像素点的细节保留度；根据每一像素点的梯度与周围像素点的灰度值的分布，得到每一像素点的角点特征；结合每一像素点的细节保留度，得到每一像素点的初始贡献度；根据每一灰度值下所有像素点的初始贡献度，得到每一灰度值的贡献序列；根据不同灰度值的贡献序列的信息熵与贡献序列内初始贡献度的分布，得到每一灰度值的像素点对其他灰度值的像素点的影响程度；根据每一灰度值的像素点对其他灰度值的像素点的影响程度与每一灰度值的贡献序列内初始贡献度的数值，得到每一灰度值下的像素点的最终贡献度，进而得到图像金字塔；通过图像金字塔获得待检测图像中的角点，进而得到养老者所在位置。
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