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          合肥工業(yè)大學(xué);中國電器科學(xué)研究院股份有限公司黃海鴻獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉合肥工業(yè)大學(xué);中國電器科學(xué)研究院股份有限公司申請的專利一種電路板的可見光圖像與紅外圖像之間的配準(zhǔn)方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN116433733B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202310060353.X,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06T7/33;該發(fā)明授權(quán)一種電路板的可見光圖像與紅外圖像之間的配準(zhǔn)方法及裝置是由黃海鴻;鄭心遙;李磊;胡嘉琦;周幫來;劉志峰設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-01-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種電路板的可見光圖像與紅外圖像之間的配準(zhǔn)方法及裝置在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開一種電路板的可見光圖像與紅外圖像之間的配準(zhǔn)方法及裝置。配準(zhǔn)方法為:采用圖像區(qū)域分塊統(tǒng)計信息熵,并根據(jù)閾值,提取其高熵信息區(qū)域作為后續(xù)檢測特征點的原始圖像,在提高特征點質(zhì)量的同時提升檢測效率;選用FAST+SIFT算法相結(jié)合的方法提取圖像特征點;采用改進的SIFT特征點環(huán)形描述子;根據(jù)FLANN匹配法與改進的RANSAC算法,完成特征點匹配與誤匹配剔除,從而實現(xiàn)圖像的精匹配。本發(fā)明在圖像匹配時,通過選擇更能體現(xiàn)出圖像特征的點進行匹配,在保證匹配精度的同時改善了傳統(tǒng)SIFT算法在進行特征點提取時效率較慢,響應(yīng)強度不高的問題,在配準(zhǔn)效率與精度上相比于傳統(tǒng)算法均有明顯提高。

          本發(fā)明授權(quán)一種電路板的可見光圖像與紅外圖像之間的配準(zhǔn)方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了:1.一種電路板的可見光圖像與紅外圖像之間的配準(zhǔn)方法,其特征在于,所述配準(zhǔn)方法包括以下步驟: 步驟一、將所述電路板的可見光圖像和紅外圖像作為輸入圖像; 步驟二、針對兩輸入圖像均采用非重疊滑動窗口遍歷,并分割窗口,計算分割后窗口區(qū)域的信息熵,根據(jù)獲取的信息熵形成的直方圖,將高于給定預(yù)設(shè)信息熵閾值的圖像局部區(qū)域定義為高熵區(qū)域,低于給定信息熵閾值的圖像局部區(qū)域定義為低熵區(qū)域,所述高熵區(qū)域用于后續(xù)算法特征提取而參與特征點檢測,所述低熵區(qū)域不參與特征點檢測; 步驟三、采用SIFT+FAST算法對紅外圖像中篩選出的高熵區(qū)域和可見光圖像中篩選出的高熵區(qū)域分別進行特征點檢測,分別篩選出具有代表性的點作為各自的SIFT特征點;特征點檢測的檢測方法包括以下步驟:構(gòu)建高斯尺度空間;高斯尺度空間特征點檢測及精確定位;去除低對比度的點和位于圖像邊緣的點;計算特征點方向;其中,利用關(guān)鍵點鄰域像素的梯度方向特點,從而實現(xiàn)圖像的旋轉(zhuǎn)不變性;以特征點為中心的多個鄰域窗口內(nèi)采樣,并用直方圖統(tǒng)計鄰域像素的梯度方向;梯度直方圖的范圍是0—360°,每45度為一個方向,將直方圖分為8個方向,即每個特征點有8個梯度方向信息;直方圖的峰值代表了該特征點處鄰域梯度的主方向,即作為該特征點的方向;同時使用高斯函數(shù)對直方圖進行平滑,減少突變的影響,在梯度方向直方圖中,當(dāng)存在另外一個相當(dāng)于主峰值80%能量的峰值時,則將這個方向認(rèn)為是該特征點的輔方向;一個特征點可能會被指定具有多個方向,一個主方向,一個以上輔方向,用于增強匹配的魯棒性; 步驟四、對兩圖像檢測出的SIFT特征點,分別構(gòu)建環(huán)形描述符并進行PCA降維處理,分別獲取可見光圖像的64維特征向量描述符和紅外圖像的64維特征向量描述符; 步驟五、以歐式距離與余弦相似度作為兩圖像的相似性度量指標(biāo),計算兩幅圖像上特征點特征向量的歐式距離與余弦相似度,采用最近鄰次近鄰FLANN算法對參考圖像和待匹配圖像進行初始匹配,并采用RANSAC算法剔除其中的錯誤匹配,最終實現(xiàn)可見光圖像和紅外圖像之間的精匹配。

          如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)@麢?quán)人合肥工業(yè)大學(xué);中國電器科學(xué)研究院股份有限公司,其通訊地址為:230009 安徽省合肥市包河區(qū)屯溪路193號;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。

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