[发明专利]图像特征点检测方法及装置

摘要

本发明公开了一种图像特征点检测方法及装置，其中方法包括：计算图像金字塔中第S层图像中每个点的高斯拉普拉斯值；选择第一初始候选特征点；将最佳极值模板与以第一初始候选特征点为中心的邻域的点的高斯拉普拉斯值卷积，将卷积值是邻域中极值的第一初始候选特征点作为精确候选特征点；在亚象素级别剔除精确候选特征点中边缘点等不稳定点，从所述精确候选特征点中选择出所述第S层图像的特征点。本发明实施例提供的方法能够减小内存占用，准确检测到图像特征点。

主权项

1.一种图像特征点检测方法，其特征在于，包括：对于待匹配的图像的图像金字塔中第M组图像中的第S层图像，计算第S层图像中每个点的高斯拉普拉斯值，S、M为自然数；将每个点的高斯拉普拉斯值，与该点的n×n邻域点的高斯拉普拉斯值比较，选择出第一初始候选特征点，以所述第一初始候选特征点为中心的n×n区域中，所述第一初始候选特征点的高斯拉普拉斯值为极值，所述极值为极大值或极小值；将最佳极值模板与以所述第一初始候选特征点为中心的(n+2)×(n+2)区域的点的高斯拉普拉斯值卷积，获取所述第一初始候选特征点的卷积值，比较每个第一初始候选特征点的卷积值和每个第一初始候选特征点的n×n邻域点的卷积值，选择出精确候选特征点，以所述精确候选特征点为中心的n×n区域中，所述精确候选特征点的卷积值为极值；所述最佳极值模板满足H为最佳极值模板，Γ表示极值点的集合，F为以所述第一初始候选特征点为中心的n×n区域中各点的高斯拉普拉斯值组成的n×n矩阵，n为奇数，Γ{F}表示在F中的极值点；剔除所述精确候选特征点中不稳定的点，从所述精确候选特征点中选择出所述第S层图像的特征点。