[發明專利]基于多方向濾波通道特征的多模態影像匹配方法及系統

有效

• 申請號: 202310215229.6
• 申請日: 2023-03-08
• 公開（公告）號: CN115953600B
• 公開（公告）日: 2023-07-21
• 發明（設計）人: 侯卓魯;劉玉軒;孫鈺珊;艾海濱;張力;韓曉霞;王保前
• 申請（專利權）人: 中國測繪科學研究院
• 主分類號: G06V10/74
• 分類號: G06V10/74;G06V10/46;G06V10/40
• 代理公司: 北京星通盈泰知識產權代理有限公司 11952
• 代理人: 王剛

本發明公開了基于多方向濾波通道特征的多模態影像匹配方法及系統，通過相位一致性模型，利用多模態影像中的顯著特征，提高對噪聲的抵抗性和對不同模態影像的通用性，充分利用多尺度多方向Log?Gabor的濾波值，構建了一種新的特征描述子，體現在采樣點分布以及特征匯聚（指特征向量的形成方式）策略，在多模態圖像匹配更魯棒，針對多模態存在的旋轉問題，設計了一種更為魯棒的主方向估計方法，能夠抵抗多模態圖像的旋轉問題，針對多模態存在的尺度問題，設計了一種快速魯棒的尺度估計方法，不需要重復構建影像金字塔，能夠抵抗多模態圖像的尺度問題。

技術領域

本發明屬于影像處理技術領域，具體涉及基于多方向濾波通道特征的多模態影像匹配方法及系統。

背景技術

在近年來的各項重大災害應急中，攝影測量與遙感技術憑借其靈活與多種類等優勢，能在第一時間獲取災區高分辨率影像和地形圖，為搶險救災、設施建設、城市規劃等各方面提供有力支撐。在其眾多應用中，影像匹配是一個核心基礎過程，是這些應用得以實施的前提與保障。以匹配為基礎的相關應用不僅包括攝影測量領域的空中三角測量，還包括定位導航領域的視覺導航、機器人領域的路徑規劃、智能交通行業的目標跟蹤等。影像匹配問題的發展能夠有效促進這些相關領域中重要問題的研究進展。

與單模態的圖像相比，多模態圖像能夠提供被攝物體的不同特征，彌補單模態數圖像的缺陷。但是多模態圖像之間存在嚴重的非線性輻射畸變，這一問題使得多模態圖像匹配非常困難，并且由于傳感器拍攝位置以及時間的差異，在實際應用的過程中，多模態圖像之間存在一定程度的旋轉畸變以及尺度畸變，進一步加大匹配的難度；目前的多模態影像匹配的方法主要可分為：基于特征的方法、基于區域的方法和基于深度學習的方法三類：

1)從參考影像和目標影像中同時提取顯著特征，基于一定的策略為特征生成描述向量，進而完成影像匹配。

2)基于灰度信息或其它特征度量從參考影像中提取局部窗口影像，將其作為固定模板在目標影像上的搜索區域中滑動，并基于一定的相似性測度計算搜索區域中每個像素的得分，進而完成影像匹配。

3)通過設計深度神經網絡，可以從影像中自動學習到顯著特征、旋轉角、尺度差等信息，并可進一步將多模態影像轉化為同模態特征圖，進而使用基于特征或基于區域的方式完成影像匹配。

但是上述三類多模態影像匹配還存在以下缺陷：

1)當前基于特征的多模態匹配方法的存在魯棒性低，精度低的問題。

2)當前基于特征的多模態影像匹配方法未能給出合適的特征點主方向，對旋轉角的抗性差。

3)當前基于特征的多模態影像匹配方法不能識別特征的尺度，對尺度變化的抗性差；

基于此我們提出了基于多方向濾波通道特征的多模態影像匹配方法及系統解決上述問題。

發明內容

針對上述現有技術的不足，本申請提供基于多方向濾波通道特征的多模態影像匹配方法及系統。

第一方面本申請提出了基于多方向濾波通道特征的多模態影像匹配方法，包括以下步驟：

從多模態影像庫中獲取參考影像和目標影像；

對所述參考影像和所述目標影像進行特征提取步驟和特征描述步驟：

所述特征提取步驟包括：

構建相位一致性模型，通過所述相位一致性模型構建所述參考影像和所述目標影像的PC圖并進行歸一化處理后，采用FAST特征檢測算法檢測并提取各影像的特征點；

所述特征描述步驟包括：