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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于K聚类的特征匹配方法、系统、介质、产品及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118968110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411432989.3，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于K聚类的特征匹配方法、系统、介质、产品及设备是由周军;郭和荣;栾慎涛;苗吉学;胡大超设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于K聚类的特征匹配方法、系统、介质、产品及设备在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术领域。提供了一种基于K聚类的特征匹配方法、系统、介质、产品及设备，对预处理的图像进行边缘提取得到边缘图像；通过动态图像金字塔自适应的在不同尺度的边缘图像上提取特征点，生成特征点对应的特征描述子；对所述特征描述子进行K‑means聚类，按照相似度将所述特征描述子划分到K个簇中，在每个簇内进行特征点的匹配，通过计算特征描述子之间的欧式距离，筛选得到最优匹配点对；对筛选出来的匹配点对进行二次筛选，剔除全局不一致的误匹配点，得到最终的特征匹配结果；本发明实现了高效和精确的特征匹配。

本发明授权基于K聚类的特征匹配方法、系统、介质、产品及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于K聚类的特征匹配方法，其特征在于，包括以下过程：对预处理的图像进行边缘提取得到边缘图像；通过动态图像金字塔自适应的在不同尺度的边缘图像上提取特征点，生成特征点对应的特征描述子；所述通过动态图像金字塔自适应的在不同尺度的边缘图像上提取特征点，包括：获取图像复杂度，当图像复杂度大于设定阈值时，增加金字塔的层数；当图像复杂度低于或等于设定阈值时，减小金字塔的层数；当所述边缘图像包括的特征区域大于设定阈值时，增大缩放比例；对于包含复杂或者细微特征的区域，减小缩放比例；当前图像层中特征点的提取结果趋于稳定，且在更小尺度下不会有新的有意义特征出现，则金字塔处理提前停止；分析图像在不同尺度上的梯度分布情况，判断特征点的密度变化，如果在更小尺度下特征点的分布趋于稀疏，则金字塔处理提前停止；对所述特征描述子进行K-means聚类，按照相似度将所述特征描述子划分到K个簇中，在每个簇内进行特征点的匹配，通过计算特征描述子之间的欧式距离，筛选得到最优匹配点对；对于每个簇，在第一图像和第二图像中找到特征描述最为接近的对应簇，簇K1中的特征点在第一图像中形成一簇，在第二图像中形成一簇，只需要在对应的簇K1中进行特征点的匹配，无需遍历所有的特征点，在每对对应的簇中，使用特征描述子之间的相似性度量进行特征匹配，只考虑同一簇内的特征点，无需跨簇匹配；对筛选出来的匹配点对进行二次筛选，剔除全局不一致的误匹配点，得到最终的特征匹配结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。