写一个特征点模糊图像匹配专利

以下是一种特征点模糊图像匹配的专利：

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术，特别是涉及一种用于在图像中匹配特征点的方法和系统。本发明还涉及用于在图像中匹配特征点的计算机程序和计算机可读媒介。

背景技术

在计算机视觉中，特征点匹配是一个常见的任务，它可以用于图像配准、三维重建、图像分类等多种应用。在特征点匹配中，算法需要找到两个图像中相同的特征点，并将它们进行匹配。一般来说，特征点是图像中具有一定特征的点，例如局部极值、边缘等。目前，常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF、ORB等。这些算法能够在很多情况下取得很好的匹配效果，但是在存在模糊的图像中，它们的匹配精度会明显下降。

发明内容

本发明提供了一种用于在模糊图像中匹配特征点的方法和系统。该方法包括以下步骤：

1. 对输入的模糊图像进行预处理，提取出图像中的特征点。

2. 对预处理后的图像进行模糊处理，生成一组模糊图像。

3. 对每个模糊图像进行特征点提取，得到一组特征点集合。

4. 对每个特征点集合进行匹配，得到一组匹配结果。

5. 根据匹配结果，选择最优的匹配结果。

其中，步骤2中的模糊处理可以采用高斯模糊、均值模糊等方法。在实际应用中，可以根据图像的模糊程度选择不同的模糊处理方法。

在步骤4中，可以采用基于距离的匹配算法，例如最近邻算法、次近邻算法等。可以根据算法的准确度和速度选择不同的匹配算法。

本发明还提供了一种用于在模糊图像中匹配特征点的系统，该系统包括预处理模块、模糊处理模块、特征点提取模块、匹配模块和选择模块。预处理模块用于对输入的模糊图像进行预处理，提取出图像中的特征点；模糊处理模块用于对预处理后的图像进行模糊处理，生成一组模糊图像；特征点提取模块用于对每个模糊图像进行特征点提取，得到一组特征点集合；匹配模块用于对每个特征点集合进行匹配，得到一组匹配结果；选择模块用于根据匹配结果选择最优的匹配结果。

本发明还提供了一种用于在模糊图像中匹配特征点的计算机程序和计算机可读媒介。

本发明的优点在于能够在模糊图像中提高特征点匹配的精度，从而提高计算机视觉应用的准确度和可靠性。

结论

本发明提供了一种用于在模糊图像中匹配特征点的方法和系统，以及用于实现该方法的计算机程序和计算机可读媒介。该方法和系统能够在模糊图像中提高特征点匹配的精度，从而提高计算机视觉应用的准确度和可靠性。