一种遥感影像特征提取与匹配方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种遥感影像特征提取与匹配方法、装置及电子设备，其中，一种遥感影像特征提取与匹配方法，包括：获取关于海岛或岸线区域的遥感影像；从所述遥感影像中提取特征点；匹配不同所述遥感影像中的所述特征点，得到初始匹配点对集合；根据所述初始匹配点对集合进行筛选，得到第二匹配点对集合；基于约束条件对所述第二匹配点对集合进行筛选，得到正确匹配点对集合。本发明专利技术用于相应海岛或岸线区域的遥感影像的特征提取与匹配，其通过对初步匹配的特征点进行至少两次筛选，以在海岛和岸线区域存在细节模糊、纹理较弱、同质性高等问题的情况下，极大提升浅海弱纹理区域的遥感影像的特征提取与匹配的精度与可靠性等。像的特征提取与匹配的精度与可靠性等。像的特征提取与匹配的精度与可靠性等。

【技术实现步骤摘要】
一种遥感影像特征提取与匹配方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及浅海测绘及影像配准
，具体而言，涉及一种遥感影像特征提取与匹配方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]在海岛礁及岸线的浅海水下地形获取与三维建模中，影像中水下区域的高精度特征提取与匹配至关重要，直接决定了地形数据获取与三维建模的精度与可靠性。但是，这类特殊区域通常由于太阳耀斑、海浪及水体对光线的散射影响等原因，以及随着水深的增加，光线到达得越少，水下区域会呈现越暗，从而导致水下地形在影像中呈现细节模糊、纹理较弱等问题；此外，由于海岛礁及岸线浅海区域的底质大多具有同质性，即大面的细沙、泥土与珊瑚等，这些同质性底质也会导致较严重的弱纹理性。以上原因，导致水下区域的影像的特征提取与匹配，常常会出现较大的匹配误差，及匹配错误。

技术实现思路

[0003]本专利技术解决的问题是：如何提升影像特征提取与匹配的精度与可靠性。
[0004]为解决上述问题，本专利技术提供一种遥感影像特征提取与匹配方法，包括：获取关于海岛或岸线区域的遥感影像；从所述遥感影像中提取特征点；匹配不同所述遥感影像中的所述特征点，得到初始匹配点对集合；根据所述初始匹配点对集合进行筛选，得到第二匹配点对集合；基于约束条件对所述第二匹配点对集合进行筛选，得到正确匹配点对集合。
[0005]可选地，所述遥感影像包括第一影像和第二影像；所述从所述遥感影像中提取特征点包括：从所述第一影像和所述第二影像中提取所述特征点；所述匹配不同所述遥感影像中的所述特征点，得到初始匹配点对集合包括：匹配所述第一影像和所述第二影像中的所述特征点，得到所述初始匹配点对集合。
[0006]可选地，所述从所述遥感影像中提取特征点包括：采用ORB特征算法分别提取所述第一影像和所述第二影像中的所述特征点。
[0007]可选地，所述匹配不同所述遥感影像中的所述特征点，得到初始匹配点对集合包括：采用暴力匹配算法匹配所述第一影像和所述第二影像中的所述特征点，得到所述初始匹配点对集合。
[0008]可选地，所述根据所述初始匹配点对集合进行筛选，得到第二匹配点对集合包括：基于比值约束对所述初始匹配点对集合中的匹配点对进行筛选，得到所述第一匹配点对集合；
采用GMS算法对所述第一匹配点对集合中的所述匹配点对进行筛选，得到所述第二匹配点对集合。
[0009]可选地，所述基于约束条件对所述第二匹配点对集合进行筛选，得到正确匹配点对集合包括：采用单应性约束和/或核线约束对所述第二匹配点对集合进行筛选，得到所述正确匹配点对集合。
[0010]可选地，所述采用单应性约束和/或核线约束对所述第二匹配点对集合进行筛选，得到所述正确匹配点对集合包括：根据所述第二匹配点对集合，标定不同所述遥感影像之间的单应性矩阵；根据所述单应性矩阵与阈值约束，筛选所述第二匹配点对集合，得到所述正确匹配点对集合；和/或，根据核线与阈值约束对所述第二匹配点对集合进行筛选，得到所述正确匹配点对集合。
[0011]可选地，所述获取关于海岛或岸线区域的遥感影像之后，所述从所述遥感影像中提取特征点之前，所述遥感影像特征提取与匹配方法还包括：预处理所述遥感影像。
[0012]为解决上述问题，本专利技术还提供一种遥感影像特征提取与匹配装置，包括：获取单元，用于获取关于海岛或岸线区域的遥感影像；提取单元，用于从所述遥感影像中提取特征点；匹配单元，用于匹配不同所述遥感影像中的所述特征点，得到初始匹配点对集合；筛选单元，用于根据所述初始匹配点对集合进行筛选，得到第二匹配点对集合；以及用于基于约束条件对所述第二匹配点对集合进行筛选，得到正确匹配点对集合。
[0013]为解决上述问题，本专利技术还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上所述的遥感影像特征提取与匹配方法。
[0014]本专利技术与现有技术相比，具有以下有益效果：本方法用于相应海岛或岸线区域的遥感影像的特征提取与匹配，以提升遥感影像特征提取与匹配的精度（准确性）与可靠性，便于海岛或岸线区域的地形测量与三维建模等。其中，通过对初步匹配的特征点进行至少两次筛选，以在海岛和岸线区域存在细节模糊、纹理较弱、同质性高等问题的情况下，有效提升浅海弱纹理区域匹配点数量与精度，极大提升浅海弱纹理区域的遥感影像的特征提取与匹配的精度与可靠性等。
附图说明
[0015]图1为本专利技术实施例中遥感影像特征提取与匹配方法的流程图；图2为本专利技术实施例中步骤500的子流程图；图3为本专利技术实施例中步骤600的子流程图；图4为本专利技术另一实施例中遥感影像特征提取与匹配方法的流程图；图5为本专利技术实施例中遥感影像特征提取与匹配装置的结构框图；图6为本专利技术实施例中采用GMS算法筛选匹配点对的示意图；
图7为本专利技术实施例中采用单应性约束筛选匹配点对的示意图。
[0016]附图标记说明：10
‑
获取单元；20
‑
提取单元；30
‑
匹配单元；40
‑
筛选单元。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。
[0018]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
[0019]结合图1所示，本专利技术实施例提供一种遥感影像特征提取与匹配方法，包括以下步骤：步骤100、获取关于海岛或岸线区域的遥感影像。
[0020]具体地，本方法先通过步骤100，获取关于相应海岛区域或相应岸线区域的多张遥感影像（其可通过航摄仪、卫星等设备拍摄得到）。在一些实施例中，步骤100中获取的遥感影像为不同时间、不同传感器（或不同拍摄设备）或不同条件下获取的关于相应海岛区域或相应岸线区域的多幅影像；通过获取这些影像，用于检测和分析相应海岛区域或相应岸线区域的变化情况等。
[0021]步骤300、从遥感影像中提取特征点。
[0022]具体地，采用相应的特征提取算法/算子（如SIFT、SURF、ORB、FAST等）对关于相应海岛区域或相应岸线区域的多张遥感影像进行特征点提取，即提取遥感影像中所有像点中的特征点（兴趣点、角点）。
[0023]步骤400、匹配不同遥感影像中的特征点，得到初始匹配点对集合。
[0024]具体地，根据各遥感影像的所有特征点，采用相应的特征点匹配算法（如暴力匹配、近似最近邻匹配、层级哈希匹配等）进行不同遥感影像之间相同特征点（即同名点）的匹配，将不同遥感影像中的一对同名点记为一对匹配点（匹配点对），从而得到不同遥感影像中所有匹配点对的集合（记为初始匹配点对集合）。
[0025]步骤500、根据初本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种遥感影像特征提取与匹配方法，其特征在于，包括：获取关于海岛或岸线区域的遥感影像；从所述遥感影像中提取特征点；匹配不同所述遥感影像中的所述特征点，得到初始匹配点对集合；根据所述初始匹配点对集合进行筛选，得到第二匹配点对集合；基于约束条件对所述第二匹配点对集合进行筛选，得到正确匹配点对集合。2.如权利要求1所述的遥感影像特征提取与匹配方法，其特征在于，所述遥感影像包括第一影像和第二影像；所述从所述遥感影像中提取特征点包括：从所述第一影像和所述第二影像中提取所述特征点；所述匹配不同所述遥感影像中的所述特征点，得到初始匹配点对集合包括：匹配所述第一影像和所述第二影像中的所述特征点，得到所述初始匹配点对集合。3.如权利要求2所述的遥感影像特征提取与匹配方法，其特征在于，所述从所述遥感影像中提取特征点包括：采用ORB特征算法分别提取所述第一影像和所述第二影像中的所述特征点。4.如权利要求2所述的遥感影像特征提取与匹配方法，其特征在于，所述匹配不同所述遥感影像中的所述特征点，得到初始匹配点对集合包括：采用暴力匹配算法匹配所述第一影像和所述第二影像中的所述特征点，得到所述初始匹配点对集合。5.如权利要求1
‑
4中任一项所述的遥感影像特征提取与匹配方法，其特征在于，所述根据所述初始匹配点对集合进行筛选，得到第二匹配点对集合包括：基于比值约束对所述初始匹配点对集合中的匹配点对进行筛选，得到所述第一匹配点对集合；采用GMS算法对所述第一匹配点对集合中的所述匹配点对进行筛选，得到所述第二匹配点对集合。6.如权利要求1
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4中任一项所述的遥感影像特征提取与匹配方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：谌一夫，乐源，吴临，王力哲，
申请(专利权)人：东海实验室，
类型：发明
国别省市：