快速且具有尺度和旋转不变性的多模态影像匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种快速且具有尺度和旋转不变性的多模态影像匹配方法，包括如下步骤：步骤1，局部强度二进制变换，步骤2，FAST特征检测与基于投影的尺度空间构建，步骤3，旋转局部影像块并运用类似SIFT的描述符对特征点进行描述，步骤4，以欧氏距离为度量，采用无最近邻距离比的暴力匹配算法进行匹配。本发明专利技术首先提出了一种局部强度二进制变换模型，经过该变换的多模态影像之间的相似性显著提高，能够有效降低多模态影像间的非线性辐射差异。同时本发明专利技术还提出了一种新的尺度空间构建方法，即基于投影的尺度空间，不仅实现了尺度和旋转不变性，同时能够在多类型的大尺寸多模态影像上实现快速的高精度匹配，具有较高的应用价值与广泛的应用前景。泛的应用前景。泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】
快速且具有尺度和旋转不变性的多模态影像匹配方法


[0001]本专利技术属于摄影测量与遥感、计算机视觉和三维重建
，具体涉及一种快速且具有尺度和旋转不变性的多模态影像匹配方法。

技术介绍

[0002]近年来，摄影测量与遥感技术飞速发展，其在抢险救灾、测绘勘测、基础设施建设、城市规划等各方面得到了广泛应用。其中，三维重建、空中三角测量、目标变化检测等技术为智慧城市、地理信息系统数据库更新、重大灾害应急、地理国情监测等应用提供了有力支撑。而影像匹配则是其中的核心基础技术，高精度且稳定可靠的影像匹配技术是这些应用快速发展的前提和保障。
[0003]随着传感器技术的飞速发展以及日益增高的应用需求，单一模态的影像信息不够丰富，综合利用多种模态的影像数据实现优势信息互补成为必须，而多模态影像匹配则是实现这些影像数据融合的前提与基础。多模态影像匹配是指对不同成像机制的多传感器影像或者多时相影像进行匹配的过程。然而，多模态影像之间通常会具有严重的非线性辐射畸变和复杂的几何形变。经典特征匹配方法通常只能处理线性的辐射差异，而基本上对非线性的辐射差异束本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速且具有尺度和旋转不变性的多模态影像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)，对参考影像和目标影像进行局部强度二进制变换；步骤2)，在变换后的参考影像和目标影像上检测出FAST特征并构建基于投影的尺度空间；步骤3)，计算特征点主方向，旋转局部影像块并生成特征向量；步骤4)，以欧氏距离为度量，采用无最近邻距离比的暴力匹配算法对特征向量进行匹配。2.根据权利要求1所述的一种快速且具有尺度和旋转不变性的多模态影像匹配方法，其特征在于：步骤1)的具体实现方式如下；设影像中像素点p的像素值为I(p)，Φ
p
为以像素点p为中心的圆形区域，对Φ
p
内所有像素点进行二进制编码，之后通过归一化得到变换后像素点p的像素值其数学表达式如下：式中，δ[x]为指示函数，如果x为真值则函数值为1，否则为0；q
i
为Φ
p
内的第i个像素点；|Φ
p
|为Φ
p
中所有像素点的数目。3.根据权利要求1所述的一种快速且具有尺度和旋转不变性的多模态影像匹配方法，其特征在于：步骤2)的具体实现方式如下；步骤2.1，首先，采用FAST算法检测到兴趣特征点，对参考影像和目标影像分别进行FAST角点检测；步骤2.2，然后，采用ANMS算法得到若干个均匀分布的特征点；步骤2.3，最后，采用尺度空间构建方式对目标影像进行上采样和下采样，具体为：目标影像尺寸为[w,h]，设上采样或下采样的次数为K，尺度因子为s，则金字塔总共包含2K+1层影像，第一层影像位于金字塔底部，第i层影像的尺寸[w
i
,h
i
]计算公式为：[w
i
,h
i
]＝s
K+1
‑
i
[w,h]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，i∈{1,2,
…
,2K+1}，为避免特征点间距离过小导致特征描述时局部图像块重叠区域过大，而影响后续匹配，在下采样时仅随机选取部分特征点进行投影，第i层影像的特征点数目N
i
的数学公式如下：式中，N为在原始目标影像上检测到的特征点总数。4.根据权利要求3所述的一种快速且具有尺度和旋转不变性的多模态影像匹配方法，其特征在于：ANMS(adaptive non
‑
maximal suppression)算法对聚类特征点进行抑制剔除的具体实现方式如下；首先，依据Harris响应分数从FAST特征中选取N<...

【专利技术属性】
技术研发人员：李加元，袁新慧，胡庆武，艾明耀，赵鹏程，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：