(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210447549.X (22)申请日 2022.04.27 (71)申请人 江苏智绘空天技 术研究院有限公司 地址 210023 江苏省南京市玄武区玄武大 道108号徐庄高新区二期聚慧园5号楼 9层 (72)发明人 赵耀　吉玮　吴佳敏　 (74)专利代理 机构 南京北辰联和知识产权代理 有限公司 323 50 专利代理师 陆中丹 (51)Int.Cl. G06T 7/73(2017.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/74(2022.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于特征匹配的扫描地图点符号的快 速识别方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于特征匹配的扫描地 图点符号的快速识别方法， 步骤为： S1： 输入目标 符号和目标地图图像； S2： 对步骤S1中的目标地 图图像进行地图局部图像块检测； S3： 根据目标 符号的尺 寸特征， 对步骤S2中的地图局部图像块 进行筛选， 得到疑似点符号区域； S4： 将目标符号 与对步骤S3中得到的每一个疑似点符号区域进 行SIFT特征匹配； S5： 设置SIFT特征匹配的匹配 数量的置信度阈值， 当匹配数量大于设置的置信 度阈值时， 则确认该区域为点符号区域， 并标记 该区域在原始目标图像中的位置。 该基于特征匹 配的扫描地图点符号的快速识别方法， 能够有效 地对扫描地图图像进行点符号的快速识别， 减少 人工识别程序， 提高识别效率。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 114549649 A 2022.05.27 CN 114549649 A 1.一种基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法， 其特征在于， 具体包括以下 步骤： S1： 输入目标符号和目标地图 图像； S2： 对所述 步骤S1中的目标地图 图像进行地图局部图像块检测； S3： 根据目标符号的尺寸特征， 对所述步骤S2中的地图局部图像块进行筛选， 得到疑似 点符号区域； S4： 将目标符号与对所述 步骤S3中得到的每一个疑似点符号区域进行SIFT特 征匹配； S5： 设置SIFT特征匹配的匹配数量的置信度阈值， 当匹配数量大于设置的置信度阈值 时， 则确认该区域 为点符号区域， 并标记该区域在原 始目标图像中的位置 。 2.根据权利要求1所述的基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法， 其特征在 于， 所述步骤S2具体为： S21： 对目标地图 图像进行 灰度转换， 获得 灰度图像； S22： 对所述 步骤S21中灰度图像进行 滤波去噪； S23： 利用Can ny边缘检测算法从滤波后的灰度图像中获取目标地图 图像的边 缘图像； S24： 基于组合策略对所述步骤S23中得到的边缘 图像进行编组， 获得目标地图图像的 若干边缘组； S25： 对所述步骤S24中获得的所有边缘组进行相似度计算， 即计算所有边缘组两两之 间的相似度， 若两个边缘组之间的相似度值满足大于0且小于1， 则对这两个边缘组进行聚 合， 根据聚合后的结果 生成地图局部图像块。 3.根据权利要求2所述的基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法， 其特征在 于， 所述步骤S23中Can ny边缘检测算法获取目标地图 图像的边 缘图像的具体步骤为： S231： 采用一阶偏导的有限差分计算灰度图像的梯度和方向； S232： 对梯度进行非极大值抑制； S233： 通过高低双阈值控制边 缘连接， 得到目标地图 图像的边 缘图像。 4.根据权利要求2所述的基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法， 其特征在 于， 所述步骤S24的具体步骤为： S241： 选取任意的边 缘点作为起始点， 遍历所述 起始点的八邻域的其 他边缘点； S242： 计算两两边缘点之间 的方向角差之和， 直到总和大于0.5π， 将上述边缘点的集合 定义成一个边 缘组； S243： 对其余边缘点重复步骤S241 ‑S242的操作， 直至所有边缘点计算完成， 得到目标 地图图像的若干边 缘组。 5.根据权利要求2所述的基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法， 其特征在 于， 所述步骤S25中计算所有边 缘组两两之间的相似度的计算公式为： ； 式中，  表示两个边缘组的相似度， 和  表示均值夹角，  表示平均方 位夹角。 6.根据权利要求2所述的基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法， 其特征在权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114549649 A 2于， 所述步骤S22 中对所述步骤S21中的灰度图像上采用二维高斯核进行一次卷积， 对每一 个像素点及其领域像素点的灰度值进 行加权平均， 完成对目标地图图像的灰度图像的滤波 去噪。 7.根据权利要求2所述的基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法， 其特征在 于， 所述步骤S3的具体步骤为： S31： 计算目标符号的长和宽； S32： 计算所述 步骤S2中的每一个地图局部图像块的长和宽； S33： 对所述 步骤S2中的地图局部图像块进行筛 选， 得到疑似点符号区域； 筛 选公式为： ； 式中， 和 分别表示模板图像的宽和高， 和 分别表示局 部图像块的宽 和高； 当地图局部图像块同时满足筛选公式时， 则判断该地图局部图像块为疑似点符号区 域。 8.根据权利要求7所述的基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法， 其特征在 于， 所述步骤S4的具体步骤为： S41： 将目标符号和目标地图 图像由RGB表示 转化为HSV表示； 其转化公式为： ； 式中， min和max分别表示rgb中的最小值和最大值， h、 s、 v分别表示色相、 饱和度和亮 度； S42： 通过设置亮度阈值 获取目标符号的模板中像素点位置， 计算目标符号的H值范 围 ； S43： 分别计算目标符号与所述 步骤S3中的每一个疑似点符号区域的SIFT特 征点； S44： 根据所述 步骤S42获得的H值范围， 筛 选满足条件的SIFT特 征点； S45： 分别计算目标符号的模板中的SIFT特征向量与所述步骤S3中的每一个疑似点符 号区域的SIFT 特征描述向量的欧氏距离， 并根据最近距离与次最近距离的比率关系判断该 两个SIFT特 征点是否匹配。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114549649 A 3