[发明专利]光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法

权利要求书

1.光学卫星影像特征匹配深度学习训练样本集自动构建方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、对卫星成像过程进行全链路模拟，利用参考影像、数字高程模型得到模拟影像和对应的内外方位元素；

步骤2、利用基于灰度或者基于特征的方法在参考影像和模拟影像上进行特征提取，得到若干特征点；

步骤3、参考影像上的特征点坐标为(x₁,y₁)，根据影像内外方位元素构建严格成像模型，计算其在模拟影像上的坐标(x₂,y₂)；

步骤4、假定严格成像模型的像方投影误差中误差为δ，在模拟影像上以(x₂,y₂)为圆心、δ为半径搜索特征点，对于落入其中的特征点，利用常规匹配方法验证其是否为同名点，如果为同名点，则构成一对特征匹配训练正样本；

步骤5、逐一计算参考影像上的特征点，完成正样本集的构建；

步骤6、随机在参考影像和模拟影像上选取一定数量的特征点，构成负样本集的构建。