| 发明名称 | 检测数字图像中的兴趣点的方法 | ||
| 摘要 | 相机(10)产生用兴趣点搜索算法(14)来处理的图像序列(12)，该兴趣点搜索算法能用检测阈值(τ)来参数化，使得在图像中检测到的兴趣点数(N)根据该阈值水平而变化。根据阈值(τ)给出检测到的兴趣点数(N)的特征由平方根递减指数函数来建模，该函数能用与要被分析的图像有关的值来动态地参数化。该方法包括以下步骤：a)对于当前图像，确定(18)递减指数函数的参数化的值；b)对于该当前图像，通过使用用在步骤a)确定的值来参数化的经建模的特征来预测(18)阈值的最优值；以及，c)对于至少一个在后图像，向兴趣点搜索算法施加(14)在步骤b)计算出的最优检测阈值(τ)。 | ||
| 申请公布号 | CN104978738A | 申请公布日期 | 2015.10.14 |
| 申请号 | CN201510163682.2 | 申请日期 | 2015.04.08 |
| 申请人 | 鹦鹉股份有限公司 | 发明人 | G·弗洛伦兹 |
| 分类号 | G06T7/00(2006.01)I | 主分类号 | G06T7/00(2006.01)I |
| 代理机构 | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人 | 罗婷婷 |
| 主权项 | 一种在相机(10)所拍摄的场景的图像序列(12)的数字图像中检测兴趣点的方法，所述方法实现兴趣点搜索算法(14)，所述兴趣点搜索算法能用检测阈值(τ)来参数化，使得在所述图像中检测到的兴趣点数(N)根据所述阈值水平而变化，所述方法的特征在于，依据根据所述阈值(τ)给出检测到的兴趣点数(N)的特征的递减的指数函数来进行建模，该指数函数能用与要被分析的图像相关的值(C,σ)来动态地参数化，并且其中所述方法包括以下步骤：a)对于当前图像，确定(18)所述递减的指数函数的参数化(C,σ)的值；b)对于所述当前图像，通过使用用在步骤a)确定的值来参数化的经建模的特征来预测(18)所述检测阈值(τ)的最优值；以及c)对于所述当前图像后面的至少一个图像，向所述兴趣点搜索算法施加(14)在步骤b)计算出的最优检测阈值(τ)。 | ||
| 地址 | 法国巴黎 | ||