[發明專利]一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置

在審

• 申請號: 202111423785.X
• 申請日: 2021-11-26
• 公開（公告）號: CN114255398A
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發明（設計）人: 王躍;姜洋;于龍江;范立佳;余婧;汪精華;高洪濤;楊文濤;張國斌
• 申請（專利權）人: 中國空間技術研究院
• 主分類號: G06V20/10
• 分類號: G06V20/10;G06K9/62;G06V10/46;G06V10/75
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 溫子云;李愛英

本發明公開了一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置，能夠解決衛星視頻實時或近實時應用問題。采用確定待匹配的衛星視頻圖像，從所述待匹配的衛星視頻圖像中提取角點；過濾所述角點；基于過濾后的角點，對所述待匹配的衛星視頻圖像進行表征，獲取表征所述待匹配的衛星視頻圖像的特征向量；對待匹配的衛星視頻圖像的特征向量進行匹配。

技術領域

本發明涉及計算機視覺技術領域，具體涉及一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置。

背景技術

特征提取與匹配是計算機視覺(Computer Vision,CV)應用的重要前提之一。特征是一種可以將目標與其它目標所區分出來的屬性，常見特征包含點特征、線特征、面特征甚至是體特征等等。匹配在數學上可以理解為一個通過距離函數在高維向量間進行相似性度量的問題。距離度量函數的選擇是影響匹配效率和精度的關鍵因素之一。對于不同描述子，往往有不同的距離度量函數可以使用。在遙感領域中，基于匹配的同名點對可以進行如影像的波段配準、衛星視頻的穩像、衛星視頻幀間位姿估計等應用。

現有技術1(參見Lowe,David G..Object recognition from local scale-invariant features.Proceedings of the International Conference on ComputerVision.2.pp.1150–1157.)給出特征提取與匹配的方法，其主要包含在影像尺度空間的極值檢測、特征角點的精確定位、特征方向確定以及特征點描述四個部分。基于高斯差分金字塔實現對特征點的檢測，利用灰度方向直方圖實現對特征點的描述，行程高維浮點型描述子用于匹配。SIFT特征應用在衛星視頻的幀間特征提取與匹配主要在于效率問題。由于其為浮點型描述子，一般使用歐氏距離作為度量函數，采用KD-Tree建樹的手段進行匹配加速。但上述加速手段無法滿足衛星視頻大數據量、實時或近實時需求的場景。

現有技術2(參見Rublee,Ethan；Rabaud,Vincent；Konolige,Kurt；Bradski,Gary.ORB:an efficient alternative to SIFT or SURF(PDF).IEEE InternationalConference on Computer Vision(ICCV).)給出了快速特征提取與匹配的方法。通過采用Oriented-FAST和Steer-BRIEF只需計算窗口灰度質心和邏輯判斷，算法簡單基本滿足了實時需求。但因此也會導致一定程度上的精度損失。由于FAST角點檢測算子對于邊緣響應很強，很容易在邊緣找到很多偽特征點。針對此問題ORB通過計算每個候選角點的Harris得分并對其進行排序，最后通過閾值選取前n個角點作為特征點。但這樣提取的特征點質量很大程度上受閾值影響，若閾值設置過低，一些強響應的邊緣“偽角點”會被認為是角點，導致在提取大量ORB特征點時易發生“扎堆”現象，即特征點分布不均勻。“扎堆”的角點會給后續的匹配以及位姿估計帶來很大影響，雖然提取的特征點數量較多，但最終匹配的特征點對較少，且由于特征點分布不均，不能反映整體變化情況。

考慮以上因素，本發明選用首先通過高斯-拉普拉斯算子對衛星視頻圖像進行角點檢測與提取，進而獲得待選的角點。利用特征點篩選方法過濾低對比度角點、偽邊緣響應點等非角點，實現特征點的精確檢測。在獲得了角點之后，利用多維二進制描述子對角點進行描述，得到角點的特征描述向量，最后利用度量函數與匹配算法對特征向量進行相似性度量，獲得匹配同名點對。該方法具有計算量較小、特征點提取精度較高、適用性廣的特點，適用于衛星視頻的幀間穩像、幀間位姿估計、幀間目標跟蹤等應用。本發明的方案針對衛星視頻的大數據量能夠快速進行特征提取與匹配，適用于衛星視頻幀間快速特征提取與匹配應用需求與場景。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置，能夠解決衛星視頻實時或近實時應用問題，為衛星視頻進一步實時或近實時應用提供起算數據與結果，具有應用領域廣的特點。

為了解決上述技術問題，本發明是這樣實現的。