【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术提出的，可以有效提高适配区提取的可靠性和景象匹配的精确性。本专利技术方案与传统方法相比，充分利用了视觉注意感知环境的高效性和可靠性，并在传统视觉注意模型中加入SURF不变特征，通过跨尺度特征图整合并与色彩、强度和方向等特征融合后构建多特征融合视觉注意模型，基于该模型对实时图提取显著区作为适配区域，能够有效提高适配性分析的可靠性，对于景象匹配实际工程应用具有非常重要的意义。【专利说明】
本专利技术涉及(AreaSuitability Analysis in Scene Matching based on Mult1-Feature Fusion VisualAttention Model, MFF-VAM ASA),实现了无人机景象匹配视觉导航中适配性鲁棒分析的功能，可以有效提高适配区提取的可靠性和景象匹配的精确性。
技术介绍
在无人机景象匹配视觉导航领域，适配性分析技术对导航精度和性能至关重要。适配区选取的好坏直接影响着导航系统的可靠性和有效性，是景象匹配视觉导航系统必须解决的首要问题。研究鲁棒、可靠的景象匹配适配性分析方法，具有重要...
【技术保护点】
一种基于多特征整合视觉注意模型的景象匹配适配性分析方法，其内容包括以下步骤：步骤1、色彩、强度、方向的特征关注图提取；色彩通道的关注图提取：设广义调谐的红色、绿色、蓝色和黄色分别记为R、G、B和Y，在这些通道分别产生输入图像的金字塔式特征图，即R(σ)、G(σ)、B(σ)和Y(σ)；设c为高分辨率尺度，s为低分辨率尺度，δ为二者的尺度差值，中央–周边差异操作记为“”，在色彩通道的红绿、黄蓝两个子通道分别可以得到6张特征映射图，即和经过归一化运算N和跨尺度的点对点特征图取和操作，可以得到色彩通道的关注图，即C‾=⊕c-24&CircleP...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：潘泉，靳珍璐，赵春晖，刘流，魏妍妍，张天武，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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