专利名称：图像特征提取方法及其装置      申请号：2016100703966     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉 图像特征提取   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明提供一种图像特征提取方法及其装置，能够对复杂图像进行关键轮廓特征线的像素点的处理，包括提取每个像素点的坐标值和计算转换为拉伸坐标值、再计算转换为其拉伸相对坐标值、确定拉伸相对坐标值的变形公差、按变形公差参数和“未过半舍，过半入”的取整规则进行取整以获取经变形公差精确后的像素点的取整拉伸相对坐标值等处理，丰富了对复杂图像特征信息的描述，利用本发明的技术方案所输出的经变形公差精确取整后的像素点的取整拉伸相对坐标值在不同图像间的匹配，能够有效提高相同或近似图像的匹配效果。

专利名称：一种图像特征提取方法和装置      申请号：2015109376861     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 图像特征提取   相似专利 发布日：2025/04/27  
摘要： 本发明公开了一种图像特征提取方法，包括：对输入图像提取图像像素的轮廓特征线；在坐标系中对轮廓特征线进行方向与提取方形的定位，其中，所述坐标系是以图像的单个像素为x轴和y轴的计量单位而构建的坐标系；在所述坐标系中提取轮廓特征线中像素点的坐标值Gn(xn,yn)，其中，角标n代表第n个像素点；按预设的规则将坐标值Gn(xn,yn)以相对数表示，从而获得相对坐标值Sn(xn,yn)，其中Sn的xn和yn的值以相对数(百分数)表示；按变形公差参数和取整规则对相对坐标值Sn(xn,yn)进行取整，从而得到取整相对坐标值Zn(xn,yn)。利用本发明丰富了图像特征信息的描述，有效解决了图像原始像素的不变形识别问题，能使图像在变形公差范围内获得精准识别。

专利名称：图像特征提取方法、装置、设备及存储介质      申请号：2020111966270     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机视觉 图像特征提取   相似专利 发布日：2025/01/03  
摘要： 本申请公开了一种图像特征提取方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉和深度学习等人工智能领域。具体实现方案为：对待处理图像关联的至少两个切分特征中的当前切分特征进行切分处理，得到当前切分特征的目标提取特征和待传递特征；其中，当前切分特征的待传递特征用于更新位于当前切分特征之后的后续切分特征，以及确定后续切分特征的目标提取特征；根据至少两个切分特征的目标提取特征，得到待处理图像的特征提取结果。本申请实施例提高了图像特征提取精度。

专利名称：一种图像特征提取与匹配方法      申请号：2018102913968     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 图像特征提取   相似专利 发布日：2025/04/07  
摘要： 一种图像特征提取与匹配方法，包括以下步骤：S1、输入二维图像，对所述二维图像进行边缘检测和角点检测，将所述角点检测得到的角点和所述边缘检测得到的边缘点进行组合，以确定图像显著区域；S2、采用多尺度滑窗的方式分割图像，在整幅图像内滑动采样，在每个窗口内提取图像梯度方向直方图特征，其中，显著区域滑窗的滑动步长小于非显著区域的滑动步长；S3、计算检索图像任意窗口图像与数据库图像的相似距离，如果相似距离在相似阈值范围内则标记这一对相似窗口，查找出最相似的窗口，得到一系列相似窗口的匹配结果；S4、排除错误的匹配对，保留在尺度和空间位置上都具有一致性的匹配，分割出相似区域。

专利名称：一种变速鼓零件缺陷图像特征提取以及检测分类方法      申请号：2019114021716     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 图像特征提取   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本发明涉及一种变速鼓零件缺陷图像特征提取以及检测分类方法，属于机器视觉领域，包括步骤：S1：获取特征点，计算出特征点区域的主方向，进行坐标变换，分为8个方向，计算出周围4×4区域的方向描述子，形成128维描述向量；S2：采用K-means聚类，设计词库数量为1000，生成词频向量；S3：将最初缺陷图片转为HSV格式，按通道在每块图像上提取一阶、二阶和三阶颜色矩特征，形成颜色矩特征向量；S4：将步骤S2的词频向量与步骤S3的颜色矩特征向量分别输入SVM进行训练，按照不同的兴趣区域以及计算出的可信度，得到对应的融合模型，实现准确分类。

专利名称：一种多池化信息融合的人脸图像特征提取方法      申请号：2020103137016     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 图像特征提取   相似专利 发布日：2025/04/07  
摘要： 本发明涉及一种多池化信息融合的人脸图像特征提取方法，属于数字图像处理技术领域。该方法为：数据预处理阶段：对于输入的人脸图像，首先利用人脸检测方法提取出含有较少背景信息的人脸，对该部分进行裁剪并重新调整裁剪图像尺寸；局部特征提取阶段：通过特征累加的形式，将全局最大池化特征与全局平均池化特征融合，得到增强的局部特征；全局特征提取阶段：通过特征连接的形式，将全局最大池化特征与全局平均池化特征融合，得到增强的全局特征；将得到的局部特征与全局特征以特征连接的方式融合，得到对人脸姿态变化鲁棒的增强特征。本发明结合全局特征信息与局部差异信息，使得融合后的特征信息能更好的表示任意姿态下人脸图像的身份特征。

专利名称：基于非局部二值模式的纹理图像特征提取方法      申请号：2018111206330     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 图像特征提取   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本发明请求保护一种基于非局部二值模式的纹理图像特征提取方法，属于图像处理、模式识别领域。本发明的实现步骤为：首先提取输入图像的像素及其邻域像素；然后计算各分辨率下的非局部中心像素Cmn，同时进行不同分辨率下的非局部二值模式编码，生成各像素点的NL_BPmn码值；再对各分辨率级别下的NL_BPmn码值进行直方图统计，并将同一分辨率级别下的非局部直方图级联；最后级联各分辨率下的非局部特征直方图构成最终的非局部特征直方图。本发明的应用能够有效地提取对噪声干扰、旋转和光照变化鲁棒的纹理特征。