[發明專利]一種雙圓子模板水下地形匹配方法

在審

• 申請號: 201510525975.0
• 申請日: 2015-08-25
• 公開（公告）號: CN105160665A
• 公開（公告）日: 2015-12-16
• 發明（設計）人: 張濤;胡賀慶;徐曉蘇;楊書天
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 江蘇永衡昭輝律師事務所 32250
• 代理人: 王斌

1.一種雙圓子模板水下地形匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)由多波束測深系統獲得的條帶，通過數據處理形成二維高程陣列，并轉化為灰度值，形成待匹配模板，調取原始數據庫地形高程圖轉化為灰度圖，形成搜索母圖；

(2)選取一個較大的模板，再從中選取兩個小的子模板，作內切圓，確定雙圓之間的位置關系，形成雙圓子模板模型，然后在母圖上進行雙圓子圖搜索匹配；

(3)提取圖像角點特征量，將母圖搜索到的雙圓子圖與子模板進行匹配，獲取水下潛器的位置。

2.根據權利要求1所述的一種雙圓子模板水下地形匹配方法，其特征在于，雙圓子模板模型建立通過以下具體步驟實現：

(1)在實時建立的模板上選取具有相對位置關系、地形具有差異的兩個子模板；

(2)作子模板的內切圓，圓心位置由所插值形成的網格確定；

(3)通過確定兩個圓心的距離以及結合航向確定雙圓的位置關系，記為L(ρ,θ)。

3.根據權利要求1所述的一種雙圓子模板水下地形匹配方法，其特征在于，圖像角點特征為SUSAN算子、Harris算子以及SIFT算子。

4.根據權利要求1-3任一項所述的一種雙圓子模板水下地形匹配方法，其特征在于，圖像角點特征采用SIFT算子的雙圓子模板，具體實現步驟如下：

(1)將多波束測深插值獲得的二維高程陣列和原始數據庫的高程陣列進行灰度化，轉化為灰度圖像，轉化方式如下：

pi,j=round(|hi,j|-mini,j{|hi,j|}maxi,j{|hi,j|}-mini,j{|hi,j|}×255)]]>

其中，h_i,j表示對應二維陣列點的水深值，round(*)表示就近取整，p_i,j表示該點對應的灰度值；

(2對多波束實時掃側并對采集的數據進行處理形成模板，選取具有位置關系L(ρ,θ)和地形差異的雙圓子模板，對原始母圖開始依次搜索雙圓子圖進行匹配；

(3)采用SIFT算子提取特征量，具體如下：

一幅圖像尺度空間函數定義為：

L(x,y,σ)=G(x,y,σ)*I(x,y)G(x,y,σ)=12πσ2e-(x2+y2)/2σ2]]>

其中，G(x,y,σ)為尺度可變高斯函數；σ為尺度空間因子；L(x,y,σ)為尺度空間；

首先，建立高斯差分尺度空間，并選取尺度空間極值點作為特征點；將圖像與不同尺度下的高斯函數卷積得到高斯金字塔，相鄰尺度空間相減得到高斯差分尺度空間，定義為：

D(x,y,σ)＝(G(x,y,kσ)-G(x,y,σ))*I(x,y)＝L(x,y,kσ)-L(x,y,σ)

將高斯尺度差分空間的像素點和本層和上下兩層進行比較，如果是最大值或者最小值，則記錄下來，作為候選特征點；

為保證特征點具有旋轉不變性，根據特征點在所作的圓形鄰域內各像素點的梯度大小和方向的統計情況，為特征點指定特征方向，公式如下：

m(x,y)=(L(x+1,y)-L(x-1,y))2+(L(x,y+1)-L(x,y-1))2]]>

θ(x,y)=tan-1(L(x,y+1)-L(x,y-1)L(x+1,y)-L(x-1,y))]]>

m(x,y)和θ(x,y)為(x,y)處模值和梯度方向；

將得到的特征點生成SIFT特征向量，對傳統SIFT算法進行降維處理，以內切圓為統計鄰域，生成SIFT特征向量，為減小光照影響并進行歸一化處理，形成最終匹配特征向量；然后采用歐式距離進行特征向量的度量，來確定匹配位置。