【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及景像匹配，尤其是涉及一种基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法及系统。
技术介绍
1、导航系统是无人系统飞行器重要的组成部分之一，该系统主要是为飞行器控制与航迹规划提供精确的导航数据，使飞行器长时间完成自主飞行作业。目前无人机主要通过gps和惯性导航系统来获取导航数据，但是惯性导航系统存在数据漂移、误差累积现象使得导航数据存在很大误差。此外gps导航系统抗干扰能力弱，不利于特殊环境以及军事用途的自主导航工作。
2、景像匹配导航技术可以在一定程度上解决上述问题，提高无人机导航的自主性。景像匹配是评价不同条件下获取的两幅或多幅图像相似性以建立对应关系的技术。然而在复杂场景条件下，光照、尺度等成像条件变化，伪装、相似背景干扰等环境因素的存在，严重影响了图像特征的稳定性、分辨能力和景像匹配方法的性能，现有景像匹配方法在匹配精度、匹配查全率和匹配效率等方面仍存在较大挑战。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于提高景像匹配精度和匹配效率。本专利技术通过设计优化...
【技术保护点】
1.一种基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，S3中将待匹配图像的特征和参考图像的特征输入特征描述符优化模块进行处理，根据处理后得到的特征描述符构造超球体并设置第一损失函数，具体过程如下：
3.如权利要求2所述的基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，S33中超球体的半径具体可表示为：
4.如权利要求3所述的基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，S35中根据参考图像特征描述符、超球体的半径...
【技术特征摘要】
1.一种基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，s3中将待匹配图像的特征和参考图像的特征输入特征描述符优化模块进行处理，根据处理后得到的特征描述符构造超球体并设置第一损失函数，具体过程如下：
3.如权利要求2所述的基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，s33中超球体的半径具体可表示为：
4.如权利要求3所述的基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，s35中根据参考图像特征描述符、超球体的半径和超球体的球心设置第一损失函数，第一损失函数具体可表示为：
5.如权利要求4所述的基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，s4中对优化后的参考图像特征描述符进行多元高斯分布建模，具体可表示为：
6.如权利要求5所述的基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法，其特征在于，s4中根据建模后得到均值和方差以及优化后的待...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱青，周振，冯明涛，罗建桥，王耀南，莫洋，罗越凡，林煌彬，李奕江，隋永杰，李天明，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：
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