一种基于特征点优化提取的损伤温度重构图像拼接方法
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摘要
本发明公开了一种基于特征点优化提取的损伤温度重构图像拼接方法，首先基于温度变化特征分离出突显缺陷特征的损伤温度重构图像，然后采用SIFT特征点检测算法实现特征点的快速检测同时生成损伤温度特征向量，再利用PCA算法对损伤温度特征向量进行降维。针对高压容器，对含重叠区域的损伤温度特征重构图像I1、I2进行特征点的粗匹配；最后采用基于GAN生成式对抗网络获取RBF神经网络训练数据，训练好的RBF神经网络剔除粗匹配点对集合中的误匹配对，通过优化RANSAC提取损伤特征点集合K，获取最终的仿射变换模型，实现图像拼接，得到拼接图像。最终的拼接图像为一个大范围检测区域的损伤温度重构图像。
基本信息
专利标题 ：
一种基于特征点优化提取的损伤温度重构图像拼接方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112330538A
申请号 ：
CN202011049033.7
公开（公告）日 ：
2021-02-05
申请日 ：
2020-09-29
授权号 ：
CN112330538B
授权日 ：
2022-04-19
发明人 ：
陶珉殷春
申请人 ：
电子科技大学
申请人地址 ：
四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号
代理机构 ：
成都行之专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
温利平
优先权 ：
CN202011049033.7
主分类号 ：
G06T3/40
IPC分类号 ：
G06T3/40 G06T7/00 G06K9/46 G06K9/62 G06N3/04 G01N25/72
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
G06T3/40
整个或部分图像的缩放
法律状态
2022-04-19 ：
授权
2021-02-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 3/40
申请日 : 20200929
申请日 : 20200929
2021-02-05 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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