基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法和装置。该方法包括：获取空天遥感图像数据集和基于其训练生成基准图和序列图，根据基准图和序列图计算其图像无参考指标；将图像无参考指标进行数据清洗后进行PCA分析，采用得到的降维特征对XGBoost分类器模型进行训练，在训练过程中采用遗传算法对分类器的超参数进行优化；将待预判空天遥感图像的降维特征输入到遗传算法优化后的XGBoost模型中，得到匹配精度预判结果；根据匹配精度预判结果采用动态调整匹配策略，对匹配概率低于预设阈值的图像对执行降级处理或跳过匹配。本方法在图像匹配前快速剔除低质量或不适配图像对，节省计算资源，同时保持高匹配成功率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图像匹配，特别是涉及一种基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法和装置。

技术介绍

1、目前在图像精匹配制作模板的过程中常可见通过仿真软件验证模板的可用性，而针对匹配轨道的模拟仿真常耗费大量时间，高效确定模板可用性和待匹配图是否满足精匹配的条件在实践中具有重要意义，为后续图像精匹配节省大量时间。例如基于模板和序列图的导弹轨迹图像精匹配过程，对于验证模板可以采用仿真软件进行验证，高效选用模板，节省验证时间成本很有必要。

2、现有技术过度依赖全量仿真验证，导致图像精匹配流程效率低下、计算资源消耗大、时间成本高昂，难以满足高实时性场景需求。尽管无参考质量评估与机器学习技术为预判提供了理论工具，但其在图像匹配领域的应用仍存在特征维度单一、模型泛化性弱、计算开销大等问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法和装置。

2、一种基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，该方法包括：

3、获取基于空天遥感图像数据集训本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，所述图像无参考指标包括：基于灰度图的统计特征、基于灰度共生矩阵的统计特征和基于SIFT图像特征提取；

3.根据权利要求2所述的基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，所述基于灰度图的统计特征包括：平均灰度、平均灰度梯度幅值、灰度标准差、信息熵、NR-PSNR、基于强边缘宽度直方图的图像清晰度指标以及对比度；

4.根据权利要求2所述的基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，...

【技术特征摘要】

1.一种基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，所述图像无参考指标包括：基于灰度图的统计特征、基于灰度共生矩阵的统计特征和基于sift图像特征提取；

3.根据权利要求2所述的基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，所述基于灰度图的统计特征包括：平均灰度、平均灰度梯度幅值、灰度标准差、信息熵、nr-psnr、基于强边缘宽度直方图的图像清晰度指标以及对比度；

4.根据权利要求2所述的基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，基于灰度共生矩阵的统计特征包括：逆方差、相关性、熵、能量；

5.根据权利要求2所述的基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于，基于sift图像特征提取包括：图像关键点数、描述子统计特征；其中：

6.根据权利要求1所述的基于图像无参考指标的图像匹配精度预判方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：卞一杰，周寰宇，刘敏豪，刘可，
申请(专利权)人：湖南先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：