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申请/专利权人：广东电网有限责任公司江门供电局
摘要：本发明提供一种基于改进向量场一致性的误匹配剔除方法，该方法通过剔除在图像立体重建过程中错误匹配的特征点，达到提高特征匹配的准确性和重建算法稳定性的目的，为后续的立体重建任务提供更准确的参数信息。且该剔除方法结合了视觉Transformer模型提取到的全局语义信息与表征局部细节的特征描述符，构成了含有局部和全局信息的高维特征向量。在贝叶斯框架下，改进的VFC算法将插值问题转化为最大后验概率估计的求解过程。对于每个向量场样本都关联一个隐变量，用以标识该样本为内点还是离群点，并通过贝叶斯公式进行匹配扩展，尽可能保留正确的特征匹配对，并寻找潜在的正确匹配对。
主权项：1.一种基于改进向量场一致性的误匹配剔除方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采用DPT网络对输入图像中的每个像素生成表征全局信息的语义特征向量，并通过解码器将一维标识升维至二维空间，还原图像的空间结构；S2：利用视觉Transformer模型提取图像的全局语义信息，并与SIFT算法生成的局部特征描述符相结合，构成含有局部和全局信息的更高维度特征向量；S3：利用核密度估计方法计算关键点相对于初始匹配集的分布密度，确定候选可扩展关键点；S4：采用贝叶斯公式进行匹配扩展，通过迭代的方式逐步构建和优化匹配集合；S5：利用EM算法求解优化问题，通过交替进行期望步骤和最大化步骤，直到目标函数收敛，最终输出向量场。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东电网有限责任公司江门供电局 一种基于改进向量场一致性的误匹配剔除方法
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