[發明專利]一種基于二維中值熵的遙感影像特征匹配方法

在審

• 申請號: 202211700115.2
• 申請日: 2022-12-28
• 公開（公告）號: CN115908877A
• 公開（公告）日: 2023-04-04
• 發明（設計）人: 陳文;趙潤;李勇;劉景熙;孫俊
• 申請（專利權）人: 上海航天控制技術研究所
• 主分類號: G06V10/75
• 分類號: G06V10/75;G06V10/771
• 代理公司: 上海元好知識產權代理有限公司 31323
• 代理人: 張妍;朱成之

本發明公開了一種基于二維中值熵的遙感影像特征匹配方法，包括：利用二維中值熵篩選出更理想的特征，縮小備選特征點范圍。利用歸一化轉動慣量作為特征點之間的相似性度量標準，實現特征點的匹配，本發明利用圖像中像素點鄰域的二維信息對備選特征點進行篩選，剔除了低質量的特征點，提高了匹配的效率；同時本發明考慮到多源遙感圖像存在明顯輻射不一致的問題，選擇歸一化轉動慣量為相似性度量標準，保證異源影像特征匹配的精度和穩定度。

技術領域

本發明涉及數字圖像處理技術領域，具體涉及一種基于二維中值熵的遙感影像特征匹配方法。

背景技術

圖像匹配作為數字圖像處理領域的主要內容被廣泛應用于目標跟蹤、模式識別、影像智能分析等諸多領域中。尤其是在利用多源遙感圖像實現目標定位的應用中，多源圖像中目標的精確匹配是提升后續目標定位精度的關鍵環節。

遙感影像幅面廣，紋理信息豐富，能夠提取到非常多的特征點。然而，特征點多并不代表特征點質量高。過多的冗余特征點反而會增加匹配算法的效率，降低匹配的精度。此外，由于不同時相、不同視角、不同傳感器獲取多源遙感數據間的差異性，導致海量多源圖像的相似性較差。因此異源匹配是對于由不同類型成像傳感器采集的圖像所進行的匹配，主要解決照度變換、JPEG壓縮變換、模糊變換、視點變換、尺度與旋轉變換帶來的問題。由于成像機理與時相等差異較大，其獲取的對地觀測影像往往存在明顯的輻射不一致性，導致異源匹配算法需要更強的魯棒性。

現有技術中的圖像匹配方法一般為如下兩種：一種是基于圖像灰度的匹配方法另一種是基于圖像特征的匹配方法。現有技術中的方法無法避免多源遙感影像中存在明顯輻射不一致影響匹配精度的問題。

發明內容

本發明的目的是為了提供一種基于二維中值熵的遙感影像特征匹配方法。此方法旨在解決傳統方法中多源遙感影像中存在明顯輻射不一致影響匹配精度的問題。

為達到上述目的，本發明提供了一種基于二維中值熵的遙感影像特征匹配方法，包括：

步驟S1：讀取不同時刻不同成像條件下的異源遙感影像對，得到待匹配圖T和參考圖R；

步驟S2：根據特征提取算子，提取所述待匹配圖T和所述參考圖R的特征點集；

步驟S3：以所述特征點集為輸入，計算像素點的二維中值熵，根據所述像素點的二維中值熵，剔除不滿足閾值條件的特征點，得到篩選后的特征點集；

步驟S4：根據所述篩選后的特征點集，計算歸一化轉動慣量；

步驟S5：以所述歸一化轉動慣量為特征點匹配的相似度量標準，以實現同名特征點的匹配。

優選的，在所述步驟S2中，所述特征提取算子為加速穩健特征算子描述子。

優選的，在所述步驟S2中，提取所述待匹配圖T和所述參考圖R的特征點集，其具體為：提取的所述參考圖R的特征點集C₁，提取的所述待匹配圖T的特征點集C₂。

優選的，在所述步驟S3中，所述計算像素點的二維中值熵H，其具體為：計算所述特征點集C₁和特征點集C₂中每一特征點的N×N領域的二維中值熵，其計算步驟包括：

其中，(i,j)表示圖像中的某一個像素點的灰度值與其鄰域像素點平均灰度值組成的特征二元組；

i表示某點像素的灰度值；

j表示其3×3鄰域像素灰度的中值；

f(i,j)表示二元組(i,j)出現的次數；

N表示圖像的尺度。