[发明专利]一种异源图像匹配系统的基准图质量评价方法

权利要求书

1.一种异源图像匹配系统的基准图质量评价方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：针对制备基准图的遥感卫星图像，分析图像特征对异源图像匹配系统的影响，确立影响匹配系统匹配性能的基准图特征要素；

步骤2：利用成像几何投影设计基准图空间变化模型，精确计算基准图特征在观测几何条件下的形变；

步骤3：采用梯度方向直方图描述基准图，建立基准图的多维特征向量；

步骤4：设计基准图多级编码，利用图像样本集统计图像匹配系统性能，建立评价基准图质量的标定库；

步骤5：使用互信息相似度量方法计算基准图之间的相似程度，查找基准图质量标定库的最相似基准图，获取对应的匹配系统识别性能标定值，完成基准图质量评价。

2.按权利要求1所述的异源图像匹配系统的基准图质量评价方法，其特征在于：所述确立影响匹配系统匹配性能的基准图特征要素包括以下步骤：

步骤1：直方统计异源图像的灰度分布；

步骤2：对异源图像使用Canny边缘提取，直方统计边缘梯度方向分布；

步骤3：对比灰度分布和边缘梯度方向分布，选取变化相对稳定的边缘特征作为基准图特征要素,并将要素细化为边缘长度和边缘方向两个具体特征；

步骤4：开展具体特征的灵敏性分析试验，验证具体特征的有效性。

3.按权利要求2所述的异源图像匹配系统的基准图质量评价方法，其特征在于：

针对所述边缘长度和边缘方向特征，在观测几何条件下，建立俯仰角、航向角组合的空间变化计算模型。

4.按权利要求3所述的异源图像匹配系统的基准图质量评价方法，其特征在于：所述俯仰角的空间变化计算模型为：

针对基准图的每一条轮廓线，x_i＝{θ,ρ}，计算俯仰角空间变化后为：

x′_i＝{θ,ρsinα}；

计算航向角空间变化后为：x″_i＝{θ,ρsinαcosβ}；

其中，α为俯仰角，β为航向角，θ为梯度方向角，ρ为特征点数。

5.按权利要求1所述的异源图像匹配系统的基准图质量评价方法，其特征在于：所述多维特征向量的建立过程为：

步骤1：在下视基准图中计算识别目标附近每一个像素处的梯度方向，具体公式如下：

θ(x_j,y_j)＝arctan(g_y/g_x)

其中，g_y和g_x依次代表垂直和水平方向上的梯度值，θ(x_j,y_j)代表梯度的方向，取值范围为[0°～180°)；

步骤2：将180度根据需要分割成若干个bin，每个bin视为一个维度，整个直方图划分多个维度；然后根据每个像素点的梯度方向，将其累加到直方图的各个维度中，建立形式为{X₁,X₂,......X_n}的多维特征向量；

步骤3：对基准图进行不同尺度的区间划分，形成金字塔基准图多维特征向量；

步骤4：结合视点前视变换，变换成俯仰角和航向角组合影响下的前视基准图多维特征向量。

6.按权利要求1所述的异源图像匹配系统的基准图质量评价方法，其特征在于：所述基准图多级编码为：

利用图像样本集测试图像匹配系统，获取维度点数影响匹配性能的阈值τ；对基准图的直方图进行编码：

其中，x为基准图的维度点数。

7.按权利要求1所述的异源图像匹配系统的基准图质量评价方法，其特征在于：所述评价基准图质量的标定库的标定过程为：

利用图像样本集，输入不同检索编码的基准图，测试图像匹配系统获取匹配概率，建立匹配概率与基准图检索码的映射关系，形成基准图质量的标定库。