[發(fā)明專利]在遙感圖像中地標(biāo)匹配的方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210534424.0
• 申請(qǐng)日: 2022-05-17
• 公開（公告）號(hào): CN114998755A
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 童曉沖;陳向勇;付建桃;李賀;郭從洲;邱春平;王大力;安子閣;孫月坤;唐佳怡;吳一博
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué);鄭州信大先進(jìn)技術(shù)研究院
• 主分類號(hào): G06V20/13
• 分類號(hào): G06V20/13;G06V10/75;G06V10/74;G06T7/73;G06N3/00
• 代理公司: 北京國(guó)昊天誠(chéng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11315
• 代理人: 徐晨影

1.一種在遙感圖像中地標(biāo)匹配的方法，其特征在于，包括：

確定海岸線柵格圖像中的地標(biāo)區(qū)域、靜止軌道遙感衛(wèi)星獲取的遙感圖像的圖像梯度及云掩碼數(shù)據(jù)；

基于預(yù)設(shè)幾何變換函數(shù)、所述云掩碼數(shù)據(jù)、所述海岸線柵格圖像中的地標(biāo)區(qū)域和遙感圖像的圖像梯度，確定相似性測(cè)度函數(shù)值，其中，所述預(yù)設(shè)幾何變換函數(shù)用于表示所述地標(biāo)區(qū)域的海岸線柵格圖像數(shù)據(jù)與所述地標(biāo)區(qū)域在所述遙感圖像中對(duì)應(yīng)的匹配區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)之間的坐標(biāo)位置對(duì)應(yīng)關(guān)系，所述相似性測(cè)度函數(shù)值用于表示所述匹配區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)與所述地標(biāo)區(qū)域的海岸線柵格圖像數(shù)據(jù)的相似度；

將所述預(yù)設(shè)幾何變換函數(shù)的目標(biāo)參數(shù)作為目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法中的粒子的空間位置，將相似性測(cè)度函數(shù)作為粒子的適應(yīng)度函數(shù)，基于所述目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法和所述相似性測(cè)度函數(shù)值，確定所述目標(biāo)參數(shù)的參數(shù)值；

基于所述目標(biāo)參數(shù)的參數(shù)值，對(duì)所述地標(biāo)區(qū)域的海岸線柵格圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，實(shí)現(xiàn)地標(biāo)匹配。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，將所述預(yù)設(shè)幾何變換函數(shù)的目標(biāo)參數(shù)作為目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法中的粒子的空間位置，將相似性測(cè)度函數(shù)作為粒子的適應(yīng)度函數(shù)，基于所述目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法和所述相似性測(cè)度函數(shù)值，確定所述目標(biāo)參數(shù)的參數(shù)值，包括：

隨機(jī)生成指定數(shù)量的粒子群體并對(duì)所述粒子群體中各粒子的空間位置和速度進(jìn)行初始化；

將所述相似性測(cè)度函數(shù)作為粒子的適應(yīng)度函數(shù)，重復(fù)執(zhí)行如下迭代操作，直到滿足預(yù)設(shè)優(yōu)化停止條件：

基于所述粒子群體中各粒子的當(dāng)前空間位置和當(dāng)前速度，確定所述粒子群體中各粒子搜索到的對(duì)應(yīng)最優(yōu)適應(yīng)值的第一空間位置及所述粒子群體搜索到的對(duì)應(yīng)最優(yōu)適應(yīng)值的第二空間位置；

基于粒子的當(dāng)前速度、所述第一空間位置和所述第二空間位置，對(duì)所述粒子群體中各粒子的速度進(jìn)行更新；

基于所述粒子群體中各粒子的當(dāng)前空間位置和更新后的速度，對(duì)所述粒子群體中各粒子的空間位置進(jìn)行更新。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，確定靜止軌道遙感衛(wèi)星獲取的遙感圖像的云掩碼數(shù)據(jù)，包括：

對(duì)所述遙感圖像進(jìn)行云檢測(cè)，并基于云檢測(cè)結(jié)果，得到所述遙感圖像的云掩碼數(shù)據(jù)；

所述基于預(yù)設(shè)幾何變換函數(shù)、所述云掩碼數(shù)據(jù)、所述海岸線柵格圖像中的地標(biāo)區(qū)域和所述遙感圖像的圖像梯度，確定相似性測(cè)度函數(shù)值，包括：

將所述遙感圖像中所述匹配區(qū)域?qū)?yīng)的圖像梯度、所述遙感圖像中所述匹配區(qū)域的云掩碼數(shù)據(jù)和所述地標(biāo)區(qū)域的海岸線柵格圖像數(shù)據(jù)之間的卷積和，確定為所述匹配區(qū)域的遙感影像數(shù)據(jù)與所述地標(biāo)區(qū)域的海岸線柵格圖像數(shù)據(jù)之間的相似性測(cè)度函數(shù)值。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定海岸線柵格圖像中的地標(biāo)區(qū)域，包括：

基于預(yù)設(shè)的標(biāo)稱網(wǎng)格數(shù)據(jù)和所述匹配區(qū)域在所述遙感圖像中的坐標(biāo)位置，確定所述海岸線柵格圖像中的地標(biāo)區(qū)域。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)的標(biāo)稱網(wǎng)格數(shù)據(jù)和所述匹配區(qū)域在所述遙感影像中的坐標(biāo)位置，確定所述海岸線柵格圖像中的地標(biāo)區(qū)域，包括：

基于所述匹配區(qū)域在所述遙感圖像中的坐標(biāo)位置和所述標(biāo)稱網(wǎng)格數(shù)據(jù)，確定所述匹配區(qū)域的海岸線圖像數(shù)據(jù)；

將所述匹配區(qū)域的海岸線圖像數(shù)據(jù)，確定為所述地標(biāo)區(qū)域。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述目標(biāo)參數(shù)的參數(shù)值，對(duì)所述海岸線柵格圖像進(jìn)行重采樣之前，所述方法還包括：

基于所述遙感圖像的圖像梯度和柵格化的海陸邊界掩碼數(shù)據(jù)進(jìn)行整體預(yù)匹配，得到所述地標(biāo)區(qū)域在所述遙感圖像中對(duì)應(yīng)的候選匹配區(qū)域；

基于所述候選匹配區(qū)域，確定所述遙感圖像中的搜索區(qū)域；

所述基于所述目標(biāo)參數(shù)的參數(shù)值，對(duì)所述海岸線柵格圖像進(jìn)行重采樣，實(shí)現(xiàn)地標(biāo)匹配，包括：

基于所述地標(biāo)區(qū)域的坐標(biāo)位置、所述預(yù)設(shè)幾何變換函數(shù)和所述目標(biāo)參數(shù)的參數(shù)值，對(duì)所述地標(biāo)區(qū)域在所述搜索區(qū)域中進(jìn)行定位。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)幾何變換函數(shù)包括仿射變換函數(shù)。