申请/专利权人：感知天下(北京)信息科技有限公司

申请日：2023-09-05

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118230151A

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06V10/46;G06V10/774

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明了提供了一种基于检索实现的大幅面多尺度遥感影像匹配方法，在无初始位置关系的大幅面多尺度的遥感影像匹配过程中，利用图像检索方式进行影像相对位置关系以及影像相对尺度的查找，最终在增加影像匹配适应性的同时，提高匹配精度。

主权项：1.一种无初始位置关系的大幅面遥感影像检索匹配方法，其特征在于，包括：S1、准备一组大幅面多尺度的无初始位置关系的参考影像以及待匹配影像；S2、判断参考影像以及待匹配影像是否存在金字塔，若不存在金字塔，则对参考影像和待匹配影像分别建立金字塔；若存在金字塔，则执行S3；S3、对不同金字塔层级下的参考影像进行分块处理，分块大小设置为4096*4096，若参考影像大小小于该尺寸，则按实际保留，之后对不同金字塔层级下获取的影像块采用特征提取的方法提取关键点以及对应的特征描述子，并采用特征聚合的方式建立影像块的全局特征向量，保存该影像块的全局特征向量、对应的金字塔层级以及对应层级下所在的位置信息至特征库，最终建立参考影像不同金字塔层级下不同影像块的特征向量库F；影像块的关键点及描述子的提取采用自监督网络的方式实现关键点检测及描述子生成，整体的网络结构包括：输入影像，经过四个卷积层，该卷积层为共享的主干网络，后输出降采样的特征图，在特征图上根据任务需求，经过得分子模块、关键点位置检测子模块以及描述子生成子模块，得到关键点位置、描述子以及关键点得分，其中得分子模块输出单通道的分数值，关键点位置检测子模块输出双通道的关键点位置，即对应关键点在该区域中的像素坐标点，描述子生成子模块输出256维的向量，将该向量作为关键点的对应描述子；在网络前向训练过程中，采用加权最小化关键点位置、得分及描述子的三项损失函数作为最终的损失函数，如下公式所示：Ltotal＝λ1Lkp+λ2Lscore+λ3LdescLtotal为整体的损失函数，λ1、λ2、λ3为权重值，具体权重值依实验经验取得，Lkp为关键点位置检测的损失函数，Lscore为关键点得分的损失函数，Ldesc为描述子的损失函数， K为关键点的整体个数，x1为训练阶段输入影像上检测的关键点对应的像素横坐标，x2为训练阶段输入影像经过单应变换后与x1对应的点的像素横坐标，y1为训练阶段输入影像上检测的关键点对应的像素纵坐标，y2为训练阶段输入影像经过单应变换后与y1对应的点的像素横坐标； K为关键点的整体个数,S1为训练阶段输入影像上检测的关键点对应的得分，S2为训练阶段输入影像上经过单应变换后与相对应的关键点对应的得分，理论上两者的得分一致； K为关键点的整体个数,D1为训练阶段输入影像上检测的关键点对应的描述子，D2为训练阶段输入影像上经过单应变换后与相对应的关键点对应的描述子，D1-D2为计算描述子之间的欧式距离，M为描述子的维度，理论上两者的欧式距离趋近于0；S4、对不同金字塔层级下的待匹配影像进行分块处理，分块大小设置为4096*4096，若不同层级下的待匹配影像大小小于该尺寸，则按实际保留，随后利用上一过程步骤S3中的特征提取以及特征聚类方式对各层级下分块处理的影像进行全局特征向量的构建，将该获取的全局特征向量与参考影像建立的特征向量库F进行相似性检索，使其与检索距离最近的两个参考影像的影像块进行匹配，设置匹配点的个数阈值，当匹配点个数大于阈值时，即表示检索成功；S5、计算待匹配影像块在对应金子塔层级上影像的位置以及参考影像块在对应金字塔层级上的影像位置，采用二阶多项式，根据待匹配影像以及参考影像对应金字塔层级上的匹配点，计算二阶多项式系数U，确定待匹配影像的金字塔层级Z1以及参考影像金子塔层级Z2，以及在对应金字塔层级上的相对位置关系；S6、选取待匹配影像金字塔层级Z1上的影像P以及参考影像金子塔层级Z2上的影像Q，对影像P进行分块处理，分块大小为1024*1024，滑窗步长为800，利用上一过程S5中的待匹配影像以及参考影像对应金字塔层级上的位置关系即二阶多项式系数U，求取影像P上的每一块在影像Q上对应的块，对其进行匹配，最终将匹配点映射回原始的待匹配影像以及原始的参考影像上，得到两张影像的同名匹配点。

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百度查询： 感知天下(北京)信息科技有限公司 一种无初始位置关系的大幅面遥感影像检索匹配方法

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