哈爾濱理工大學;威海銀河生物技術股份有限公司張富越獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉哈爾濱理工大學;威海銀河生物技術股份有限公司申請的專利一種偏轉和遮擋下微操作對象的識別與定位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:CN119693604B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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:202411880746.6,技術領域涉及:G06V10/22;該發明授權一種偏轉和遮擋下微操作對象的識別與定位方法是由張富越;李東潔;潘龍江;師宗超;彭晨;張燕青;胡曉羽;程雙;郝奇;冉曉勇;胡美惠設計研發完成,并于2024-12-19向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種偏轉和遮擋下微操作對象的識別與定位方法在說明書摘要公布了:一種偏轉和遮擋下微操作對象的識別與定位方法,它屬于顯微視覺下的微操作對象識別與定位技術領域。本發明解決了在微操作對象存在偏轉和遮擋時,現有方法對微操作對象的定位精度低的問題。本發明具體為:對微操作對象所在的原始圖像進行灰度化和去噪處理,得到去噪處理后的圖像;對去噪處理后圖像進行小波分解得到降采樣圖像;分別提取降采樣圖像與微操作對象模板圖像中的特征點,并對特征點進行描述;對降采樣圖像與微操作對象模板圖像中特征點進行匹配得到粗匹配特征點對,再對粗匹配得到的特征點對進行篩選,獲得精匹配出的特征點對;根據精匹配結果得到微操作對象在原始圖像中的操作點坐標。本發明方法可以應用于微操作對象的識別與定位。
本發明授權一種偏轉和遮擋下微操作對象的識別與定位方法在權利要求書中公布了:1.一種偏轉和遮擋下微操作對象的識別與定位方法,其特征在于,所述方法具體包括以下步驟: 步驟一、對微操作對象所在的原始圖像進行灰度化處理,得到灰度圖像,再對灰度圖像進行去噪處理,得到去噪處理后的圖像; 步驟二、初始化小波分解次數n=1,對去噪處理后的圖像進行第1次小波分解,獲得第1次小波分解后的降采樣圖像; 步驟三、令n=n+1,對第n-1次小波分解后的降采樣圖像進行第n次小波分解,獲得第n次小波分解后的降采樣圖像; 步驟四、判斷是否滿足n=N,N是小波分解的最大次數; 若滿足n=N,則對第N次小波分解后的降采樣圖像執行步驟五; 若不滿足n=N,則返回執行步驟三; 步驟五、采用BRISK算法分別提取第N次小波分解后降采樣圖像與微操作對象模板圖像中的特征點,再采用SURF算法對第N次小波分解后降采樣圖像與微操作對象模板圖像中的特征點進行描述; 步驟六、根據步驟五中的特征點描述結果,利用暴力匹配算法對第N次小波分解后降采樣圖像與微操作對象模板圖像中的特征點進行匹配,得到粗匹配的特征點對; 再對粗匹配得到的特征點對進行篩選,從粗匹配得到的特征點對中剔除誤匹配的特征點對,獲得精匹配出的特征點對; 步驟七、基于精匹配出的特征點對構建微操作對象模板圖像與原始圖像的單應性矩陣,根據模板圖像的坐標信息與單應性矩陣得到模板圖像的四個頂點在原始圖像中對應的坐標,根據得到的坐標計算微操作對象的操作點Pcen-Cu坐標。
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