[发明专利]一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置

说明书

本发明公开了一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置，能够解决卫星视频实时或近实时应用问题。采用确定待匹配的卫星视频图像，从所述待匹配的卫星视频图像中提取角点；过滤所述角点；基于过滤后的角点，对所述待匹配的卫星视频图像进行表征，获取表征所述待匹配的卫星视频图像的特征向量；对待匹配的卫星视频图像的特征向量进行匹配。

技术领域

本发明涉及计算机视觉技术领域，具体涉及一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置。

背景技术

特征提取与匹配是计算机视觉(Computer Vision,CV)应用的重要前提之一。特征是一种可以将目标与其它目标所区分出来的属性，常见特征包含点特征、线特征、面特征甚至是体特征等等。匹配在数学上可以理解为一个通过距离函数在高维向量间进行相似性度量的问题。距离度量函数的选择是影响匹配效率和精度的关键因素之一。对于不同描述子，往往有不同的距离度量函数可以使用。在遥感领域中，基于匹配的同名点对可以进行如影像的波段配准、卫星视频的稳像、卫星视频帧间位姿估计等应用。

现有技术1(参见Lowe,David G..Object recognition from local scale-invariant features.Proceedings of the International Conference on ComputerVision.2.pp.1150–1157.)给出特征提取与匹配的方法，其主要包含在影像尺度空间的极值检测、特征角点的精确定位、特征方向确定以及特征点描述四个部分。基于高斯差分金字塔实现对特征点的检测，利用灰度方向直方图实现对特征点的描述，行程高维浮点型描述子用于匹配。SIFT特征应用在卫星视频的帧间特征提取与匹配主要在于效率问题。由于其为浮点型描述子，一般使用欧氏距离作为度量函数，采用KD-Tree建树的手段进行匹配加速。但上述加速手段无法满足卫星视频大数据量、实时或近实时需求的场景。

现有技术2(参见Rublee,Ethan；Rabaud,Vincent；Konolige,Kurt；Bradski,Gary.ORB:an efficient alternative to SIFT or SURF(PDF).IEEE InternationalConference on Computer Vision(ICCV).)给出了快速特征提取与匹配的方法。通过采用Oriented-FAST和Steer-BRIEF只需计算窗口灰度质心和逻辑判断，算法简单基本满足了实时需求。但因此也会导致一定程度上的精度损失。由于FAST角点检测算子对于边缘响应很强，很容易在边缘找到很多伪特征点。针对此问题ORB通过计算每个候选角点的Harris得分并对其进行排序，最后通过阈值选取前n个角点作为特征点。但这样提取的特征点质量很大程度上受阈值影响，若阈值设置过低，一些强响应的边缘“伪角点”会被认为是角点，导致在提取大量ORB特征点时易发生“扎堆”现象，即特征点分布不均匀。“扎堆”的角点会给后续的匹配以及位姿估计带来很大影响，虽然提取的特征点数量较多，但最终匹配的特征点对较少，且由于特征点分布不均，不能反映整体变化情况。

考虑以上因素，本发明选用首先通过高斯-拉普拉斯算子对卫星视频图像进行角点检测与提取，进而获得待选的角点。利用特征点筛选方法过滤低对比度角点、伪边缘响应点等非角点，实现特征点的精确检测。在获得了角点之后，利用多维二进制描述子对角点进行描述，得到角点的特征描述向量，最后利用度量函数与匹配算法对特征向量进行相似性度量，获得匹配同名点对。该方法具有计算量较小、特征点提取精度较高、适用性广的特点，适用于卫星视频的帧间稳像、帧间位姿估计、帧间目标跟踪等应用。本发明的方案针对卫星视频的大数据量能够快速进行特征提取与匹配，适用于卫星视频帧间快速特征提取与匹配应用需求与场景。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置，能够解决卫星视频实时或近实时应用问题，为卫星视频进一步实时或近实时应用提供起算数据与结果，具有应用领域广的特点。

为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的。