基于多尺度融合特征点的变电站图像配准方法及系统

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基于多尺度融合特征点的变电站图像配准方法及系统
申请号:CN202411092876
申请日期:2024-08-09
公开号:CN119048569B
公开日期:2025-05-02
类型:发明专利
摘要
本申请公开了一种基于多尺度融合特征点的变电站图像配准方法及系统,所述方法包括:采用特征提取算法,在至少两个图像尺寸中每个图像尺寸下,分别提取两张变电站图像的关键点与对应的特征向量;在每个图像尺寸下,分别基于获取的特征向量,对两张变电站图像中关键点进行配对;在每个图像尺寸下,分别提取两张变电站图像的关联关系;所述关联关系为两张变电站图像配对的关键点之间的对应关系;合并不同图像尺寸下的关联关系,并计算出每个关键点的相对偏移量;采用聚类方法,从合并后关联关系中筛除离散的关键点对;输出根据关联关系与相对偏移量完成配准处理后的变电站图像的像素偏移量。本申请能够实现更加准确且具有更好鲁棒性的图像配准。
技术关键词
变电站 关键点 特征提取算法 图像配准方法 球形摄像机 深度学习模型 融合特征 多尺度 尺寸 像素 ORB特征提取 关系 聚类方法 偏差 场景 天气 图像配准系统 复杂度