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龙图腾网获悉格星微电子科技成都有限公司申请的专利一种灰度图像特征提取系统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：CN119850976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411887339.8，技术领域涉及：G06V10/52；该发明授权一种灰度图像特征提取系统是由梁修如;冯杨;张怀东;石晓龙设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种灰度图像特征提取系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种灰度图像特征提取系统，包括：小波影像金字塔模块，用于对灰度图像进行基于离散小波变换的逐层分解，提取出图像中的代表全局的低频信息和代表细节的高频信息，并以此作为图像的多种分辨率表示；特征点检测模块，用于检测特征点在图像中的位置，作为特征的位置信息；特征叙述模块，用于对检测到的特征点的邻域进行主方向标准化后，生成相应的叙述子，作为特征的叙述信息，最后将特征点的位置和叙述子作为特征输出。本发明可有效解决难以同时对图像的细节与全局信息进行捕捉的问题，同时降低了特征提取对图像噪声的敏感性。

本发明授权一种灰度图像特征提取系统在权利要求书中公布了：1.一种灰度图像特征提取系统，其特征在于，包括： 小波影像金字塔模块，用于对灰度图像进行基于离散小波变换的逐层分解，提取出图像中的代表全局的低频信息和代表细节的高频信息，并以此作为图像的多种分辨率表示； 特征点检测模块，用于检测特征点在图像中的位置，作为特征的位置信息； 特征叙述模块，用于对检测到的特征点的邻域进行主方向标准化后，生成相应的叙述子，作为特征的叙述信息，最后将特征点的位置和叙述子作为特征输出； 所述特征点检测模块具体执行以下操作： 对输入的所有图像中的所有像素点进行判断，对于图像fx,y中的每一个像素点p，处理过程为：选择以其为圆心的圆环上的16个像素点进行判断，如下式表示： 式中，Ip是像素点p的灰度值，In是圆环上第n个像素点的灰度值，n＝1,2,3,...,16，t为一个可调节的阈值，Sn为判断结果； 当周围的16个像素点有连续N′个像素点的|Sn|≠0时，该像素点p被判定为特征点，记为pc，该特征点的坐标记为Lc＝x,y； 对于第j次变换保留低频信息的图像Ajx,y和保留高频信息的图像Hjx,y、Vjx,y、Djx,y中的像素点进行特征点判断，执行与图像fx,y相同的处理过程，将被判定为特征点的像素点记为pjc，该特征点的坐标记为Ljc＝x,y，由于每次的小波变换会使图像的长、宽缩短一倍，所以为了使pjc能够在fx,y上表示，将pjc的横、纵坐标放大2j倍，记为p· jc； 将得到的特征点p· jc与pc进行比较，看是否处于相同的像素坐标，如果不是，则将p· jc和pc都保留，将保留的特征点记为pl，该特征点pl的坐标记为Ll＝x,y；如果是，则删掉p· jc保留pc，将剩下的特征点记为pl，该特征点pl的坐标记为Ll＝x,y； 所述特征叙述模块具体执行以下操作： 首先，对检测得到的特征点pl进行基于区域主方向的标准化，具体是：对每一个特征点，在其周围选择一个长和宽都是H个像素的区域作为窗口，将该区域定义为D，对其中每个像素点在水平方向和垂直方向计算偏导数得到梯度分量Gx、Gy： 式中，Gx表示x,y处的灰度值Ix,y对x的偏导数，Gy表示x,y处的灰度值Ix,y对y的偏导数； 计算每个像素点的梯度幅值mx,y和梯度方向θx,y： 将梯度方向θx,y量化到设定的角度区间，通过360°平分为M份，这样每个像素的梯度方向就被映射到一个方向区间中，并通过加权平均，将梯度幅值mx,y作为权重，每个方向区间用包含的方向的梯度幅值的累积和来表示；主方向θm则是梯度幅值的累积和最大的方向，即最大值对应的区间： 式中，i′表示属于某一方向区间的第i′个像素点； 随后将主方向θm标准化，将区域D旋转-θm度后得到区域D·，并基于D·内的像素点进行叙述子生成，具体如下： 首先，将D·分成若干个子区域在内计算第j个像素点的梯度方向和梯度幅值θnjx,y、mnjx,y，把内每个像素点的梯度方向映射到M个方向区间中，计算每个方向区间中梯度方向和梯度幅值的均值和作为该方向区间的局部方向叙述子Nam： 将M个局部方向叙述子Nam按照顺时针的方向排列，得到子区域的局部叙述子Na： 将所有子区域的局部叙述子Na按从左到右和从上到下的顺序串联成一个完整的叙述子N： 最后，将该特征点pl的坐标Ll＝x,y和叙述子N作为最终得到的一个特征。

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