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龍圖騰網獲悉江蘇集萃智能光電系統研究所有限公司申請的專利一種基于非均勻尺度Hessian矩陣的光點提取方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114821104B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210448876.7，技術領域涉及：G06V10/44；該發明授權一種基于非均勻尺度Hessian矩陣的光點提取方法是由劉浩;夏彪設計研發完成，并于2022-04-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于非均勻尺度Hessian矩陣的光點提取方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于非均勻尺度Hessian矩陣的光點提取方法，其可在進行光點中心亞像素提取同時，保證光點中心的精度，滿足精確圖像處理的要求；包括如下步驟：S1、獲取非均勻光點圖像，對光點圖像二值化處理，并確定高斯卷積核的尺度初值；S2、根據尺度初值建立非均勻尺度的高斯卷積模板；S3、根據高斯卷積模板構造歸一化Hessian矩陣的行列式算子；S4、獲取行列式算子值最大時的高斯模板尺度，并將在該高斯模板尺度下的圖像點坐標作為光點中心像素級坐標；S5、根據光點中心像素級坐標，在得到的光點圖像中心領域中做亞像素級別的中心提取，進而獲得光點中心的亞像素級坐標位置。

本發明授權一種基于非均勻尺度Hessian矩陣的光點提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于非均勻尺度Hessian矩陣的光點提取方法，其特征在于：包括如下步驟： S1、獲取非均勻光點圖像，對光點圖像二值化處理，并確定高斯卷積核的尺度初值σg； S2、根據尺度初值σg建立非均勻尺度的高斯卷積模板gx,y； S3、根據高斯卷積模板gx,y構造歸一化Hessian矩陣的行列式算子C； S4、獲取行列式算子C值最大時的高斯模板尺度，并將在該高斯模板尺度下的圖像點坐標作為光點中心像素級坐標； S5、根據光點中心像素級坐標，在得到的光點圖像中心領域中做亞像素級別的中心提取，進而獲得光點中心的亞像素級坐標位置； 所述步驟S2包括如下步驟： S2.1、設定標準離散高斯卷積核函數表達式為： 其中σx為高斯核的尺度；標準離散高斯卷積核函數也就是高斯卷積模板gx,y； S2.2、對于非均勻圖像而言，需要給高斯卷積模板gx,y引入兩個不同的尺度σx1、σx2，以使高斯核函數的尺度與其光點的尺度相匹配，其表達式為： 其中，σx1＝σgB，σx2＝σg； 則有： 其中B為非均勻圖像binning的倍數； 所述步驟S3包括如下步驟： S3.1、非均勻光點圖像中任意像素點p＝x,yT處的Hessian矩陣表示為： 其中rxx為圖像在x方向的二階偏導數， rxy為圖像在x、y方向上的二階混合偏導數， ryy為圖像在y方向的二階偏導數； S3.2、將二階微分離散高斯卷積核進行歸一化，即： 其中為經過歸一化的二階微分離散高斯卷積核；gxx、gxy、gyy為普通的二階微分離散高斯卷積核； 由此得到計算出的經過歸一化后的Hessian矩陣的行列式，即行列式算子C，計算公式如下： S3.3、結合公式3、5、6得到： 其中，M為反映光點光強的一個常數，σw表示二維高斯光點灰度分布函數的標準差； 所述步驟S4包括如下步驟： S4.1、在尺度初值σg的近鄰域中選取不同的高斯核尺度代入公式7中的尺度初值σg，分別得到不同高斯核尺度情況下光點區域中的C值，記為Ci； S4.2、根據光點中心的判別條件從Ci中獲得最大的局部最大點Cimax為光點中心候選點，比較Cimax中局部最大點的大小，最大的點所對應的x、y的值記為光點的中心像素位置x0,y0，則中心像素位置x0,y0所對應的尺度初值σg為最佳高斯核函數尺度，也就得到光點圖像中心最佳的像素級坐標位置； 所述步驟S5包括如下步驟： 設光點中心的亞像素級坐標為x0+s,y0+t，其中s,t∈[-0.5,0.5]×[-0.5,0.5]時，即邊緣的一階過零點在當前像素內，通過對光點x0,y0處子像素光點的灰度值進行二階Taylor展開，有： 其中，I0指的是灰度分布函數Ix,y在x0,y0處的灰度值； s、t分別表示光點中心的亞像素坐標位置； rx、ry分別表示圖像在點x0,y0處x方向以及y方向的一階導數； 所述步驟S5中，Taylor展開式在光點中心相對于s、t的一階導數為0，可得： 從而根據公式9解算出光點中心的亞像素坐標位置x0+s,y0+t。

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