[發(fā)明專利]一種基于多特征整合視覺(jué)注意模型的景象匹配適配性分析方法無(wú)效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201310398461.4 | 申請(qǐng)日： | 2013-09-04 |
| 公開(kāi)（公告）號(hào)： | CN103456014A | 公開(kāi)（公告）日： | 2013-12-18 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 潘泉;靳珍璐;趙春暉;劉流;魏妍妍;張?zhí)煳?/a> | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人： | 西北工業(yè)大學(xué) |
| 主分類號(hào)： | G06T7/00 | 分類號(hào)： | G06T7/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 西北工業(yè)大學(xué)專利中心 61204 | 代理人： | 王鮮凱 |
| 地址： | 710072 *** | 國(guó)省代碼： | 陜西;61 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 特征 整合 視覺(jué) 注意 模型 景象 匹配 適配性 分析 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及一種基于多特征整合視覺(jué)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(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)景象匹配視覺(jué)導(dǎo)航中適配性魯棒分析的功能，可以有效提高適配區(qū)提取的可靠性和景象匹配的精確性。
背景技術(shù)
在無(wú)人機(jī)景象匹配視覺(jué)導(dǎo)航領(lǐng)域，適配性分析技術(shù)對(duì)導(dǎo)航精度和性能至關(guān)重要。適配區(qū)選取的好壞直接影響著導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性和有效性，是景象匹配視覺(jué)導(dǎo)航系統(tǒng)必須解決的首要問(wèn)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(yīng)用價(jià)值。
目前，適配性分析方法可分為直接基于圖像信號(hào)相關(guān)計(jì)算的方法和基于綜合特征評(píng)價(jià)的方法兩類。由于信號(hào)相關(guān)模型的假設(shè)往往不能貼合實(shí)際情況，而所需參數(shù)也往往難以獲取，導(dǎo)致基于圖像信號(hào)相關(guān)計(jì)算的適配性分析方法并不可靠。同樣，基于綜合特征評(píng)價(jià)的適配性分析方法一般通過(guò)構(gòu)建圖像特征指標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的統(tǒng)計(jì)模型確定適配區(qū)，需要大量實(shí)驗(yàn)樣本，并且難以給出對(duì)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(zhǔn)圖與實(shí)時(shí)圖間的成像差異及匹配性能要求等，各個(gè)因素之間相互制約、相互依存，導(dǎo)致景象匹配區(qū)的計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)沖突，甚至相互矛盾。因此，現(xiàn)有的適配區(qū)選取方法都存在某些不足。
視覺(jué)注意是人類處理視覺(jué)信息時(shí)從外界大量信息中快速選擇有關(guān)信息并拒絕無(wú)用信息的一種心理調(diào)節(jié)機(jī)制，也是人類視覺(jué)感知過(guò)程中高效性和可靠性的保障。視覺(jué)注意憑借對(duì)圖像自身信息的分析，能夠快速提取顯著區(qū)域，而這些顯著區(qū)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(jìn)行圖像匹配，這些顯著區(qū)將具有較好的匹配性能。因此，視覺(jué)顯著區(qū)與景象匹配視覺(jué)導(dǎo)航的適配區(qū)具有一定的一致性，通過(guò)引入視覺(jué)注意計(jì)算，能夠?qū)m配性分析提供一定的指導(dǎo)意義。與傳統(tǒng)方法相比，基于視覺(jué)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(yōu)勢(shì)。
發(fā)明內(nèi)容
要解決的技術(shù)問(wèn)題
為了避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明提出一種基于多特征整合視覺(jué)注意模型的景象匹配適配性分析方法。
技術(shù)方案
一種基于多特征整合視覺(jué)注意模型的景象匹配適配性分析方法，其內(nèi)容包括以下步驟：
步驟1、色彩、強(qiáng)度、方向的特征關(guān)注圖提取；
色彩通道的關(guān)注圖提取：設(shè)廣義調(diào)諧的紅色、綠色、藍(lán)色和黃色分別記為R、G、B和Y，在這些通道分別產(chǎn)生輸入圖像的金字塔式特征圖，即R(σ)、G(σ)、B(σ)和Y(σ)；設(shè)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(lán)兩個(gè)子通道分別可以得到6張?zhí)卣饔成鋱D，即和經(jīng)過(guò)歸一化運(yùn)算N和跨尺度的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)特征圖取和操作，可以得到色彩通道的關(guān)注圖，即
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