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龙图腾网获悉江苏集萃智能光电系统研究所有限公司申请的专利一种基于非均匀尺度Hessian矩阵的光点提取方法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：CN114821104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210448876.7，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于非均匀尺度Hessian矩阵的光点提取方法是由刘浩;夏彪设计研发完成，并于2022-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非均匀尺度Hessian矩阵的光点提取方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于非均匀尺度Hessian矩阵的光点提取方法，其可在进行光点中心亚像素提取同时，保证光点中心的精度，满足精确图像处理的要求；包括如下步骤：S1、获取非均匀光点图像，对光点图像二值化处理，并确定高斯卷积核的尺度初值；S2、根据尺度初值建立非均匀尺度的高斯卷积模板；S3、根据高斯卷积模板构造归一化Hessian矩阵的行列式算子；S4、获取行列式算子值最大时的高斯模板尺度，并将在该高斯模板尺度下的图像点坐标作为光点中心像素级坐标；S5、根据光点中心像素级坐标，在得到的光点图像中心领域中做亚像素级别的中心提取，进而获得光点中心的亚像素级坐标位置。

本发明授权一种基于非均匀尺度Hessian矩阵的光点提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非均匀尺度Hessian矩阵的光点提取方法，其特征在于：包括如下步骤： S1、获取非均匀光点图像，对光点图像二值化处理，并确定高斯卷积核的尺度初值σg； S2、根据尺度初值σg建立非均匀尺度的高斯卷积模板gx,y； S3、根据高斯卷积模板gx,y构造归一化Hessian矩阵的行列式算子C； S4、获取行列式算子C值最大时的高斯模板尺度，并将在该高斯模板尺度下的图像点坐标作为光点中心像素级坐标； S5、根据光点中心像素级坐标，在得到的光点图像中心领域中做亚像素级别的中心提取，进而获得光点中心的亚像素级坐标位置； 所述步骤S2包括如下步骤： S2.1、设定标准离散高斯卷积核函数表达式为： 其中σx为高斯核的尺度；标准离散高斯卷积核函数也就是高斯卷积模板gx,y； S2.2、对于非均匀图像而言，需要给高斯卷积模板gx,y引入两个不同的尺度σx1、σx2，以使高斯核函数的尺度与其光点的尺度相匹配，其表达式为： 其中，σx1＝σgB，σx2＝σg； 则有： 其中B为非均匀图像binning的倍数； 所述步骤S3包括如下步骤： S3.1、非均匀光点图像中任意像素点p＝x,yT处的Hessian矩阵表示为： 其中rxx为图像在x方向的二阶偏导数， rxy为图像在x、y方向上的二阶混合偏导数， ryy为图像在y方向的二阶偏导数； S3.2、将二阶微分离散高斯卷积核进行归一化，即： 其中为经过归一化的二阶微分离散高斯卷积核；gxx、gxy、gyy为普通的二阶微分离散高斯卷积核； 由此得到计算出的经过归一化后的Hessian矩阵的行列式，即行列式算子C，计算公式如下： S3.3、结合公式3、5、6得到： 其中，M为反映光点光强的一个常数，σw表示二维高斯光点灰度分布函数的标准差； 所述步骤S4包括如下步骤： S4.1、在尺度初值σg的近邻域中选取不同的高斯核尺度代入公式7中的尺度初值σg，分别得到不同高斯核尺度情况下光点区域中的C值，记为Ci； S4.2、根据光点中心的判别条件从Ci中获得最大的局部最大点Cimax为光点中心候选点，比较Cimax中局部最大点的大小，最大的点所对应的x、y的值记为光点的中心像素位置x0,y0，则中心像素位置x0,y0所对应的尺度初值σg为最佳高斯核函数尺度，也就得到光点图像中心最佳的像素级坐标位置； 所述步骤S5包括如下步骤： 设光点中心的亚像素级坐标为x0+s,y0+t，其中s,t∈[-0.5,0.5]×[-0.5,0.5]时，即边缘的一阶过零点在当前像素内，通过对光点x0,y0处子像素光点的灰度值进行二阶Taylor展开，有： 其中，I0指的是灰度分布函数Ix,y在x0,y0处的灰度值； s、t分别表示光点中心的亚像素坐标位置； rx、ry分别表示图像在点x0,y0处x方向以及y方向的一阶导数； 所述步骤S5中，Taylor展开式在光点中心相对于s、t的一阶导数为0，可得： 从而根据公式9解算出光点中心的亚像素坐标位置x0+s,y0+t。

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