[發明專利]一種無人機重復紋理影像局部顯著特征點匹配方法

有效

• 申請號: 201711263004.9
• 申請日: 2017-12-04
• 公開（公告）號: CN108021886B
• 公開（公告）日: 2021-09-14
• 發明（設計）人: 陳敏;嚴少華;趙怡濤;朱慶
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 楊俊華

1.一種無人機重復紋理影像局部顯著特征點匹配方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：分別提取參考影像中的參考影像局部顯著特征點和待匹配影像中的待匹配影像局部顯著特征點；其中，提取局部顯著特征點的步驟如下：

1-1：根據無人機飛行參數，估計參考影像與待匹配影像的影像重疊區域；

1-2：將所述影像重疊區域劃分為多個子區域，并利用協方差矩陣公式(1)計算每個所述子區域內每個像素的協方差矩陣：

其中，M為協方差矩陣，I(x,y)是像素(x,y)的影像強度函數，(x_k,y_k)是像素(x,y)的高斯加權窗口W內的點；I_x(x_k,y_k)和I_y(x_k,y_k)分別表示x和y方向的偏導數；

1-3：構建同時顧及像素點顯著性和支撐區域顯著性的特征響應強度函數(2)，并利用所述特征響應強度函數(2)計算各個子區域內每個像素的特征響應強度值：

FR_i＝[det(M)-κ(trace(M))²]^α·(min||D_i-D_j,j≠i||)^β (2)

其中，det(M)為矩陣M的行列式，trace(M)為矩陣M的跡，κ為經驗常數，D_i為正在遍歷的像素的特征描述符，D_j,j≠i為其他像素的特征描述符，α和β為兩個用于控制像素顯著性和支撐區域顯著性的相對重要程度的權系數；

1-4：基于所述特征響應強度值獲得所述局部顯著特征點；

步驟二：在所述參考影像和所述待匹配影像上每個對應的所述子區域內，分別基于所述參考影像局部顯著特征點的特征響應強度值和待匹配影像局部顯著特征點的特征響應強度值選擇參考影像種子點和待匹配影像種子點并進行匹配，獲得所述參考影像和所述待匹配影像上每個對應子區域內的同名種子點；

步驟三：利用種子點匹配結果計算公式(3)作為所述參考影像與所述待匹配影像的幾何變換模型，基于所述幾何變換模型計算每個所述參考影像局部顯著特征點在所述待匹配影像上的對應點坐標，以所述對應點坐標為中心，確定一個大小為R×R的搜索區域：

其中，(x₁,y₁)和(x₂,y₂)分別表示所述同名種子點在所述參考影像和所述待匹配影像上的像點坐標，a₀-a₅和b₀-b₅為多項式系數；

步驟四：在所述待匹配影像搜索區域內利用NNDR方法尋找與每個所述參考影像局部顯著特征點匹配的同名點。

2.根據權利要求1所述的無人機重復紋理影像局部顯著特征點匹配方法，其特征在于，步驟1-4中基于所述特征響應強度值獲得所述局部顯著特征點的方法包括：

在3×3的鄰域內根據像素的所述特征響應強度值進行非極大值抑制；

將非極大值抑制后的像素點根據所述特征響應強度值從大到小排序，選取前s％的像素點為所述局部顯著特征點。

3.根據權利要求1所述的無人機重復紋理影像局部顯著特征點匹配方法，其特征在于，步驟二包括如下步驟：

2-1：在所述參考影像和所述待匹配影像上每個對應子區域內，分別選擇前t％的具有最大特征響應強度值的所述參考影像局部顯著特征點和所述待匹配影像局部顯著特征點作為參考影像種子點和待匹配影像種子點；

2-2：基于所述參考影像種子點和所述待匹配影像種子點的特征描述符相似性，采用雙向的NNDR匹配策略對所述參考影像種子點和待匹配影像種子點進行匹配；

2-3：利用公式(4)中的匹配可靠性度量指數函數計算所述參考影像種子點和所述待匹配影像種子點匹配的可靠性：

其中，MR_ij表示同名種子點p_i和q_j的匹配可靠性，和分別表示參考影像上特征點p_i的特征描述符和特征響應強度值，和分別表示待匹配影像上匹配點q_j的特征描述符和特征響應強度值，exp()是一個指數函數，與函數內比值運算之前的負號一起將匹配置信度值歸一化到(0，1]的取值區間；

2-4：在每個所述子區域內保留匹配可靠性度量指數值最大的所述參考影像種子點和待匹配影像種子點的匹配結果作為所述同名種子點。