[發(fā)明專(zhuān)利]一種超大數(shù)字影像地圖的先驗(yàn)特征點(diǎn)稀疏化方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010762403.5
• 申請(qǐng)日: 2020-07-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN111914855A
• 公開(kāi)（公告）日: 2020-11-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉貴喜;吳成一;蔡一凡;賈耀;高玉舂;張鵬飛;馬建平
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/46
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 西安吉順和知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 61238
• 代理人: 吳倩倩

1.一種超大數(shù)字影像地圖的先驗(yàn)特征點(diǎn)稀疏化方法，其特征是：至少包括如下步驟：

步驟101，獲取無(wú)人機(jī)任務(wù)范圍區(qū)域的數(shù)字影像地圖；

步驟102，提取數(shù)字影像地圖的特征點(diǎn)；

步驟103，獲取對(duì)應(yīng)區(qū)域的歷史遙感影像；

步驟104，對(duì)歷史遙感做泛化處理；

步驟105，通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)或有效的擴(kuò)充歷史遙感影像的數(shù)據(jù)集，保證遙感影像數(shù)據(jù)集的合理性和完備性；

步驟106，依據(jù)步驟102和105獲取的信息，通過(guò)特征點(diǎn)魯棒性的量化準(zhǔn)則模型計(jì)算數(shù)字影像地圖中所有特征點(diǎn)的魯棒性量化指標(biāo)f；

步驟107，依據(jù)不同場(chǎng)景選擇不同的特征點(diǎn)魯棒性閾值進(jìn)行特征點(diǎn)篩選；

步驟108，對(duì)無(wú)人機(jī)任務(wù)范圍區(qū)域進(jìn)行分塊，特征點(diǎn)依據(jù)位置分布保存至不同子塊中，建立分塊存儲(chǔ)特征信息的超大數(shù)字影像地圖先驗(yàn)特征信息數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種超大數(shù)字影像地圖的先驗(yàn)特征點(diǎn)稀疏化方法，其特征是：所述的步驟106具體包括：

步驟201，特征點(diǎn)魯棒性的量化準(zhǔn)則模型，其中f是特征點(diǎn)魯棒性指標(biāo)，I₀是數(shù)字影像地圖，I_m(m＝1,2…M)是M張歷史遙感影像，p是數(shù)字影像地圖中的特征點(diǎn)，q是歷史遙感影像中的特征點(diǎn)，dp是特征點(diǎn)p的描述符，dq是特征點(diǎn)q的描述符，||·||₂表示計(jì)算兩個(gè)描述符之間的歐氏距離，ε是成功匹配判斷閾值。

步驟202,取歷史遙感影像數(shù)據(jù)集中的一張圖像I_m(m＝1)；

步驟203,提取圖像I_m中的特征點(diǎn)q；

步驟204,選取圖像I₀中的特征點(diǎn)p；

步驟205,判斷特征點(diǎn)p∈I₀是否滿足若不滿足則直接返回步驟204，選擇下一個(gè)特征點(diǎn)p；

步驟206,特征點(diǎn)p魯棒性量化指標(biāo)Fp+1；

步驟207,判斷圖像I₀中的所有特征點(diǎn)p是否計(jì)算完成，若沒(méi)完成則返回步驟204，選擇下一個(gè)特征點(diǎn)p；

步驟208,判斷m＞M，若不滿足則m+1，返回第一步，選擇下一張歷史遙感影像；

步驟209,對(duì)魯棒性量化指標(biāo)Fp做歸一化處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種超大數(shù)字影像地圖的先驗(yàn)特征點(diǎn)稀疏化方法，其特征是：所述的步驟202-209步驟中，特征點(diǎn)魯棒性的量化準(zhǔn)則模型是依據(jù)如下公式，

一個(gè)特征點(diǎn)p∈I₀(p是二維像素坐標(biāo))的魯棒性量化指標(biāo)可以定義為正確匹配點(diǎn)中包含p的遙感圖像數(shù)量在總的遙感圖像數(shù)量的占比，其中，f是特征點(diǎn)魯棒性指標(biāo)，無(wú)量綱，p是超大數(shù)字影像地圖子塊圖像中的特征點(diǎn)，F(xiàn)p是正確匹配點(diǎn)中包含p的遙感圖像數(shù)量，q是歷史遙感影像中的特征點(diǎn)，I₀是數(shù)字影像地圖子塊圖像，I_m(m＝1,2…M)是子塊圖像區(qū)域?qū)?yīng)的M張歷史遙感影像，dp是特征點(diǎn)p的描述符，dq是特征點(diǎn)q的描述符，||·||₂表示計(jì)算兩個(gè)描述符之間的歐氏距離，ε是成功匹配判斷閾值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種超大數(shù)字影像地圖的先驗(yàn)特征點(diǎn)稀疏化方法，其特征是：所述步驟107計(jì)算數(shù)字影像地圖I₀中所有特征點(diǎn)p的魯棒性量化指標(biāo)f具體包括：

步驟302,選取屬于城市區(qū)域的特征點(diǎn)p；

步驟303,若城市區(qū)域的特征點(diǎn)p的魯棒性指標(biāo)滿足f＞h＝0.7，則認(rèn)為該特征點(diǎn)魯棒性良好并轉(zhuǎn)到步驟308；

步驟304,選取屬于森林農(nóng)田區(qū)域的特征點(diǎn)p；

步驟305,若森林農(nóng)田區(qū)域的特征點(diǎn)p的魯棒性指標(biāo)滿足f＞h＝0.4，則認(rèn)為該特征點(diǎn)魯棒性良好并轉(zhuǎn)到步驟308；

步驟306,選取屬于沙漠河流區(qū)域的特征點(diǎn)p；

步驟307,若沙漠河流區(qū)域的特征點(diǎn)p的魯棒性指標(biāo)滿足f＞h＝0.1，則認(rèn)為該特征點(diǎn)魯棒性良好并轉(zhuǎn)到步驟308；

步驟308,保存篩選的魯棒性特征點(diǎn)集合；

步驟中，不同場(chǎng)景下的魯棒性特征點(diǎn)篩選其中I₀是數(shù)字影像地圖，p是I₀上的特征點(diǎn)，f_p是特征點(diǎn)p魯棒性指標(biāo)，h是特征點(diǎn)魯棒性閾值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種超大數(shù)字影像地圖的先驗(yàn)特征點(diǎn)稀疏化方法，其特征是：所述的302-307中，城市區(qū)域篩選魯棒性量化指標(biāo)特征點(diǎn)f＞h＝0.7，農(nóng)田森林區(qū)域篩選魯棒性量化指標(biāo)特征點(diǎn)f＞h＝0.4，沙漠河流區(qū)域篩選魯棒性量化指標(biāo)特征點(diǎn)。