[發明專利]一種基于多特征整合視覺注意模型的景象匹配適配性分析方法

無效

• 申請號: 201310398461.4
• 申請日: 2013-09-04
• 公開（公告）號: CN103456014A
• 公開（公告）日: 2013-12-18
• 發明（設計）人: 潘泉;靳珍璐;趙春暉;劉流;魏妍妍;張天武
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

技術領域

本發明涉及一種基于多特征整合視覺注意模型的景象匹配適配性分析方法（Area?Suitability?Analysis?in?Scene?Matching?based?on?Multi-Feature?Fusion?Visual?Attention?Model,MFF-VAM?ASA），實現了無人機景象匹配視覺導航中適配性魯棒分析的功能，可以有效提高適配區提取的可靠性和景象匹配的精確性。

背景技術

在無人機景象匹配視覺導航領域，適配性分析技術對導航精度和性能至關重要。適配區選取的好壞直接影響著導航系統的可靠性和有效性，是景象匹配視覺導航系統必須解決的首要問題。研究魯棒、可靠的景象匹配適配性分析方法，具有重要的理論意義和應用價值。

目前，適配性分析方法可分為直接基于圖像信號相關計算的方法和基于綜合特征評價的方法兩類。由于信號相關模型的假設往往不能貼合實際情況，而所需參數也往往難以獲取，導致基于圖像信號相關計算的適配性分析方法并不可靠。同樣，基于綜合特征評價的適配性分析方法一般通過構建圖像特征指標和評價指標之間的統計模型確定適配區，需要大量實驗樣本，并且難以給出對各種地物、成像條件等普適的閾值。并且，影響適配性的主要因素包括景象特征、基準圖與實時圖間的成像差異及匹配性能要求等，各個因素之間相互制約、相互依存，導致景象匹配區的計算結果出現沖突，甚至相互矛盾。因此，現有的適配區選取方法都存在某些不足。

視覺注意是人類處理視覺信息時從外界大量信息中快速選擇有關信息并拒絕無用信息的一種心理調節機制，也是人類視覺感知過程中高效性和可靠性的保障。視覺注意憑借對圖像自身信息的分析，能夠快速提取顯著區域，而這些顯著區域往往具有某些顯著特征，采用適用于該特征的匹配方法進行圖像匹配，這些顯著區將具有較好的匹配性能。因此，視覺顯著區與景象匹配視覺導航的適配區具有一定的一致性，通過引入視覺注意計算，能夠對適配性分析提供一定的指導意義。與傳統方法相比，基于視覺注意模型的景象匹配適配性分析在精確性、可靠性和魯棒性方面均具有較大優勢。

發明內容

要解決的技術問題

為了避免現有技術的不足之處，本發明提出一種基于多特征整合視覺注意模型的景象匹配適配性分析方法。

技術方案

一種基于多特征整合視覺注意模型的景象匹配適配性分析方法，其內容包括以下步驟：

步驟1、色彩、強度、方向的特征關注圖提??；

色彩通道的關注圖提取：設廣義調諧的紅色、綠色、藍色和黃色分別記為R、G、B和Y，在這些通道分別產生輸入圖像的金字塔式特征圖，即R(σ)、G(σ)、B(σ)和Y(σ)；設c為高分辨率尺度，s為低分辨率尺度，δ為二者的尺度差值，中央–周邊差異操作記為“”，在色彩通道的紅綠、黃藍兩個子通道分別可以得到6張特征映射圖，即和經過歸一化運算N和跨尺度的點對點特征圖取和操作，可以得到色彩通道的關注圖，即C‾=⊕c-24⊕s-c+3c+4[N(RG(c,s))+N(BY(c,s))];]]>