一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法

一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于高分辨率遥感影像处理领域，尤其设及一种基于2D-G油or的高分遥 感影像局部特征提取方法。
【背景技术】
[0002] 随着遥感技术的发展，高分辨率遥感影像的出现，遥感图像的细节更加丰富。和普 通图像相比，遥感影像的尺寸更大，数据信息分布也更为复杂，该种复杂性决定了处理遥感 影像时不能使用单一的特征提取模型。此外，遥感成像的非均匀光照、过饱和等因素均会对 传统的基于全局特征提取的方法造成影响。使用局部特征检测及特征描述方式，可W使获 得的局部特征只是对整个图像内容进行高度抽象，该样遥感影像本身的信息量将得到大大 的压缩。
[0003] 局部特征提取技术主要包括两个阶段；局部特征检测和局部特征描述。
[0004] 在局部特征检测阶段，主要研究如何确定遥感影像中我们感兴趣的特征所在的位 置，该阶段是局部特征提取的首要环节，直接影响着后续特征描述和特征匹配的进行。有代 表性的局部特征检测方法是角点特征检测。Harris角点检测算法采用了微分算子和矩阵特 征值来判断角点，计算复杂而且不具有尺度不变形。Smith等人提出的SUSAN角点检测算法 直接使用遥感影像的灰度信息进行角点检测，计算过程简单，但亮度的阔值不容易确定，不 易处理模糊的影响。FAST角点检测算法是Rosten等人在SUSAN算子的基础上提出的，具有 高效性并且定位精度和可重复性高，但是依然不具有尺度不变形。
[0005] 在局部特征描述阶段，主要研究如何量化检测到的特征，从而表征图像的局部结 构信息。最常见的局部特征描述方法是基于梯度分布的描述方法，如Lowe提出的SIFT描 述子，Ke提出的PCA-SIFT描述子，Bay提出的T描述子，MAolajczyk和Schmid提出的 化0H描述子等，他们使用了梯度直方图的方式生成特征适量，但是，占用内存大且不具有实 时性。
[0006] 高分遥感影像的特征提取技术是很多遥感分析任务（比如；遥感影像自动配准、 遥感影像融合、遥感影像分类、遥感影像的目标识别及影像中地物特征的变化检测等）的 基础环节。提取出具有不变性的局部特征能够有效地解决遥感领域的应用问题。此外，高 分辨率遥感影像使用的传感器观测范围广，遥感影像中目标的细节特征比较丰富，结构性 特征、纹理特征和形状特征往往比较突出。
[0007] 传统的局部特征提取技术大多基于高斯核函数构成的尺度空间来获得遥感影像 中不变性的局部特征。该种方法缺乏对遥感影像频率方向的选择过程，在频率域中方向变 化比较明显的特征就会被忽略掉。

【发明内容】

[0008] 本发明的目的是针对高分遥感影像的特点W及现有的局部特征提取技术中存 在的不足，提供一种基于2D-G油or的高分遥感影像局部特征提取方法。该方法利用了 2D-G油or变换的多尺度多通道性能，对遥感影像的空间位置、频率和方向具有很强的选择 性，能够捕捉到遥感影像中显著的局部特征信息，能提取出鲁椿性更好、匹配率更高、更符 合人类视觉特性的局部特征。
[0009] 一种基于2D-G油or的高分遥感影像局部特征提取方法，包括如下步骤：
[0010] S1、使用2D-G油0生成遥感影像的尺度空间，所述2D-G油or的核函数是方向角 为0，频率为W。的复正弦函数调制二维高斯函数h(x，y，0，0 ,，Oy)，所述尺度空间为 L(x，y, 〇s)，其中，h(x，y,日，〇x，Oy) =g(x'，y'）exp巧 31j(u〇x+v〇y)]，
[0011]
(X，y)表示所述尺度空间的位置 信息，exp(*)表示We为底的指数函数，
[0012] X， =XCOS目 +ysi打目，y， = -xsi打目+ycos目，
[001引二维高斯函數
0X为g(x，y)在X方向的标 准差，0y为g(X，y)在y方向的标准差，L(X，y, 0 ,，0m) =I(X，y)*h(X，y, 0 ,，0m)，I(X，y) 表示输入的高分遥感影像，表示所述核函数h(x，y, 0，0y,Oy)的尺度参数，0,= 0iks4，s为不为零的自然数且s《A，A为尺度的个数，k为经验值，为初始尺度，0m表 示复正弦函数调制二维高斯函数h(x，y，0，0,，Oy)的调制方向；
[0014]S2、根据S1所述尺度空间构建A组影像金字塔实现多尺度表达，其中，每组影像金 字塔包含N层影像，A为不为零的自然数，N为不为零的自然数；
[0015]S3、捜索FAST特征，确定特征点的位置和尺度信息，具体为；
[0016]S31、使用FAST算子对S2所述影像金字塔中的每一层的所有像素点进行检测，得 到初步的特征点集，具体为：
[0017]S311、使用公式
对S2所述影像金字塔中的 每一层的像素进行分割测试（SegmentTest),所述分割测试在圆上进行，所述圆W中屯、像 素点P为圆屯、，所述圆半径为3. 4个像元，所述圆周围有16个像素，其中，X为圆上的像素 点，P-X表示相对中屯、像素点P的像素点X，Ip表示中屯、像素点P的像素值，I表示所 述圆上的像素值，t为经验阔值，d代表所述圆上与中屯、像素点相比灰度值低的像素点、S代 表所述圆上与中屯、像素点灰度相似的像素点、b代表所述圆上与中屯、像素点相比灰度值高 的像素点；
[001引S312、统计S311所述d和b出现的次数，若S311所述d和b中有一个出现的次数 >B，则S311所述衷屯、像素点P为候选的特征点，其中，B为整数且B> 1 ;
[0019]S313、重复S311和S312,遍历S2所述影像金字塔中的每一层的像素，生成候选特 征点集合Q;
[0020]S314、使用ID3决策树分类器训练S313所述集合中的候选特征点，得到初步的特 征点集；
[0021]S32、在SI所述尺度空间L(x，y，0,)中对S31得到的初步的特征点集进行非极大 值抑制，具体为：
[0022] S321、定义FAST特征的score函数
作为衡量标准，其中，Sbdght为圆上比中屯、像素点灰度值高的像素点构成的集合，Sd。^为为圆 上比中屯、像素点灰度值低的像素点构成的集合；
[0023]S322、若S31所述潜在特征区域的像素点的score函数值大于同一层8个邻域点 的score函数，且S31所述潜在特征区域的像素点的score函数值大于上下相邻两层各9 个邻域点的score函数值，则所述像素点为特征点；
[0024]S4、采用灰度质屯、的方法来确定S3所述特征点的主方向0;
[0025]S5、对S3所述特征点进行采样生成特征矢量构建特征描述子；
[002引 S6、使用化mming距离进行特征向量匹配，得到匹配点对；
[0027] S7、采用随机采样一致性算法对S6所述匹配点对进行优化，去除错误的局部特征 匹配点，所述随机采样一致性算法用于特征匹配筛选的具体过程是：
[002引 （1)从所有的匹配点对样本测试集中随机选取4个匹配点对，将其作为一个 RANSAC样本。
[0029] (2)通过采样的匹配点对得到点对之间的一个变换矩阵M。
[0030] (3)设定一个度量误差的函数，根据变换矩阵M和样本测试集，计算符合变换矩阵 M的集合，我们称为一致集consensus,记录当前一致集中包含的元素个数。
[0031] (4)由记录的一致集元素的个数可W判断出步骤（3)得到的一致集是否是最优 的，如果是最优的则对当前的一致集进行更新。
[0032] (5)计算当前一致集与变换矩阵M间的错误概率，比较当前错误概率Pm与允许的 最小错误概率的大小，当Pm>Pth时，重复执行步骤（1)至（4)，当Pm《Pth停止，此时的矩 阵M为最佳的匹配的变换矩阵。
[0033] 进一步地，S1所述使用2D-G油or生成遥感影像的尺度空间具体步骤如下：
[003 4]S11、对遥感影像进行滤波，即使用S1所述2D-G油or的核函数h(X，y，日，0X，0y) 对输入的高分遥感影像滤波，得到L(x，y，〇,，0m);
[0035]S12、根据Sll所述L(x，y，0,，0m)，将输入的高分遥感影像在特定尺度参数下每 个方向的结果相乘得到L(x，y，0 ,)。
[0036] 进一步地，S11所述滤波所使用的核函数是经过优化的核函数
优化方式为；选择一倍程的频率间 距，根据参数估计方法最大限度降低特征的冗余信息，其中，0为尺度参数，j为虚部。
[0037] 进一步地，S1所述的k= 1. 4。
[0038] 进一步地，S2所述构建影像金字塔实现多尺度表达具体步骤如下：
[0039]S21、根据S1所述L(x，y，0,)建立A组影像金字塔，每组包含N层高分遥感影像， 所述N层影像包括m个中间层Ci和n个内层d1，其中，m为不为零的自然数，n为不为零的 自然数，m=n且m<N，n<N，A为自然数且4《A《16，N为自然数且4《N《16;
[0040]S22、将SI所述0 ,上所有方向的响应值相乘作为S21所述影像金字塔的尺度参 数曰,对应组中的第一个内层影像，上一内层影像经0. 5倍的下采样可得到下一内层影像， 将所述第一个内层影像1. 5倍下采样得到第一个中间层影像，上一个中间层影像经0. 5倍 下采样得到下一个中间层影像。
[0041]进一步地，S21 所述A= 4,N= 4,m=n= 2。
[0042]进一步地，S312 所述B= 9。
[0043] 进一步地，还包括对S322所述特征点进行校正，所述校正包括对S322所述特征点 的像素坐标进行校正和对S322所述特征点的连续尺度进行校正，其中，采用最小二乘法进 行二次函数拟合对像素坐标进行校正，采用拟合抛物线函数的方法对连续尺度进行校正。
[0044] 进一步地，S4所述确定主方向0的具体步骤如下；
[0045]S41、建立一个W特征点为圆屯、，半径为r的圆形邻域图像块，定义所述图像块的 矩特征为
其中P、q表示矩的阶数，取值为自然数；
[0046]S42、得出S41所述图像块的0阶矩
得出S41所述 图像块的一阶矩
[0047]S43、得出S41所述图像块的质屯
[0048]S44、根据S43所述质屯、C确定S3所述特征点的主方向0 =arctanOi!。。mi。），所 述0为S3所述特征点与43所述质屯、C的夹角。
[0049] 本发明的有益效果；
[0050] 本发明主要利用2D-G油or良好的频率选择性、方向选择性和局部选择性，并且能 够精确地模拟人类的视觉皮层和视网膜的认知特点。在特征检测的过程中，使用2D-Gabor 变换作为核函数建立影像的尺度空间，在多尺度下检测FAST特征，使检测到的影像的局部 特征除了具备准确的定位能力、高稳定性和可重复性外，对亮度和尺度的变化还具有不变 性，通过设置合适的参数可W在时间域和频率域中同时获得最优的性能。在特征描述的过 程中使用二进制的特征描述子，计算复杂度低并且占用内存小，生成的特征描述符具有更 好的可区分能力，降低了特征匹配中错误匹配点对出现的概率。
【附图说明】
[0051] 图1为本发明的整体流程图。
[0052] 图2为本发明的特征点检测示意图。
[0053] 图3为本发明的特征点描述子建立过程的采样模式示意图。
【具体实施方式】
[0054] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
[00巧]如图1所示。
[0056] S1、使用2D-G油0生成遥感影像的尺度空间，所述2D-G油or的核函数是方向角 为0，频率为w。的复正弦函数调制二维高斯函数h(x，y，0，O,，Oy)，所述尺度空间为 L(x,y,0S)，其中，h(x,y,白，0"0y) =g(x'，y'）exp|；231j(u〇x+V〇y)]，
[0057]
(X，y)表示所述尺度空间的位置 信息，exp(*)表示We为底的指数函数，
[0058] X， =XCOS目 +ysi打目，y， = -xsi打目+ycos目，
[0059] 二维高斯函数
I。为g(X，y)在X方向 的标准差，Oy为g(x，y)在y方向的标准差，L(x，y，0,，0。）=I(x，y)*h(x，y，〇,，0。)，I(x，y)表示输入的高分遥感影像，0,表示所述核函数h(x，y，0，0 ,，Oy)的尺度参数，〇s =〇iks-i，s为不为零的自然数且s《A，A为尺度的个数，k= 1.4, 〇1为初始尺度，0m表 示复正弦函数调制二维高斯函数h(x，y，目，〇,，Oy)的调制方向，所述使用2D-G油or生成 遥感影像的尺度空间具体步骤如下：
[0060]S11、对遥感影像进行滤波，即使用核函数
对输入的高分遥感影像滤波，得到L(x，y，〇,，目J，相当于使用不同尺度参数的2D-G油or核函数与图像进行卷积平滑操作；
[0061]S12、根据S11所述L(x，y，0,，0m)，将输入的高分遥感影像在特定尺度参数下每 个方向的结果相乘得到L(x，y，0 ,);
[006引在对遥感影像进行滤波时候，参数W。、0、0济0y的选取是关键，可W直观地 表现遥感影像的视觉空间信息W及频率、方向和带宽信息的选择，有助于对局部特征信息 的提取。而尺度参数的选择直接决定了提取到的局部特征关键点的稳定性和可靠性，当 尺度参数的动态范围比较大时，算法的尺度适应性比较好，但是计算复杂度会增加，还会 出现冗余现象。为了降低计算复杂度和特征冗余，需要对h(x，y，0，Oy，Oy)进行优化。 本发明在优化中选择了一倍程的频率间距，并依据[Man化nathBS,MaWY."Texture featuresforbrowsingandretrievalofimagedata".PatternAnalysisandMachine Intelligence,I邸ETransactionson,1996,18(8) :837-842.]中提到的参数估计的方法 最大限度地降低特征的冗余信息得到h(x，y，0,0)。
[0063]S2、根据S1所述尺度空间构建影像金字塔实现多尺度表达：
[0064]S21、根据S1所述L(x，y，0 ,)建立4组影像金字塔，每组包含4层高分遥感影像， 所述4层影像包括2个中间层Ci和2个内层d
[0065]S22、将S1所述0 ,上所有方向的响应值相乘作为S21所述影像金字塔的尺度参 数曰,对应组中的第一个内层影像，上一内层影像经0. 5倍的下采样可得到下一内层影像， 将所述第一个内层影像1. 5倍下采样得到第一个中间层影像，上一个中间层影像经0. 5倍 下采样得到下一个中间层影像；
[0066]S3、捜索FAST特征，确定特征点的位置和尺度信息，具体为；
[0067]S31、使用FAST算子对S2所述影像金字塔中的每一层的所有像素点进行检测，得 到初步的特征点集，具体为：
[0068]S311、使用公式
对S2所述影像金字塔中的 每一层的像素进行分割测试（SegmentTest),所述分割测试在圆上进行，所述圆W中屯、像 素点P为圆屯、，所述圆半径为3. 4个像元，所述圆周围有16个像素，其中，X为圆上的像素 点，P-X表示相对中屯、像素点P的像素点X，Ip表示中屯、像素点P的像素值，I表示所 述圆上的像素值，t为经验阔值，d代表所述圆上与中屯、像素点相比灰度值低的像素点、S代 表所述圆上与中屯、像素点灰度相似的像素点、b代表所述圆上与中屯、像素点相比灰度值高 的像素点；
[0069]S312、统计S311所述d和b出现的次数，若S311所述d和b中有一个出现的次数 > 9,则S311所述衷屯、像素点P为候选的特征点；
[0070]S313、重复S311和S312,遍历S2所述影像金字塔中的每一层的像素 ，生成候选特 征点集合Q;
[0071]S314、使用ID3决策树分类器训练S313所述集合中的候选特征点，得到初步的 特征点集，本发明所使用的ID3决策树分类器算法是根据RostenE,PorterR,化ummond T.Fasterandbetter:Amachinelearningapproachtocornerdetection[J].Pattern AnalysisandMachineIntelligence,IEEETransactionson, 2010, 32 (1):105-119.。
[0072]S32、在SI所述尺度空间L(x，y，0,)中对S31得到的初步的特征点集进行非极大 值抑制，由于位置空间中获得的候选特征点在尺度空间中不一定也是候选特征点，因此需 要在尺度空间进行特征点的捜索，具体为：
[0073]S321、定义FAST特征的score函邀
作为衡量标准，其中，Swght为圆上比中屯、像素点灰度值高的像素点构成的集合，Sd。^为为圆 上比中屯、像素点灰度值低的像素点构成的集合；
[0074]S322、若S31所述潜在特征区域的像素点的score函数值大于同一层8个邻域点 的score函数，且S31所述潜在特征区域的像素点的score函数值大于上下相邻两层各9 个邻域点的score函数值，则所述像素点为特征点。
[0075] 考虑到遥感影像的显著性局部特征信息对尺度维是连续的，而在离散尺度空间中 对极值点进行捜索时，检测到的特征点的位置不一定很精确。因此，需要对检测出的离散极 大值空间点进行亚像素级别的特征点像素坐标的校正和连续尺度的校正，所述校正包括对 S322所述特征点的像素坐标进行校正和对S322所述特征点的连续尺度进行校正，其中，采 用最小二乘法进行二次函数拟合对像素坐标进行校正，采用拟合抛物线函数的方法对连续 尺度进行校正；
[0076]S4、在检测FAST特征点时没有对特征点方向确定的过程，该样导致提取的特征不 具有旋转不变性，因此本发明采用灰度质屯、的方法来确定S3所述特征点的主方向0，具体 步骤如下：
[0077]S41、建立一个W特征点为圆屯、，半径为r的圆形邻域图像块，定义所述图像块的 矩特征为
其中P、q表示矩的阶数，取值为自然数；
[0078] S42、得出S41所述图像块的0阶矩
得出S41所述 图像块的一阶矩
[0079] S43、得出S41所述图像块的质'
[0080]S44、根据S43所述质屯、C确定S3所述特征点的主方向0 =arctanOi!。。mi。），所 述0为S3所述特征点与43所述质屯、C的夹角；
[0081]S5、对S3所述特征点进行采样生成特征矢量构建特征描述子。本发明构建特征点 描述子的关键是使用了如图3所示的采样模式，选用了 64个采样点，该些采样点是W特征 点为圆屯、，不同半径的同屯、圆上的点。在选取采样点的过程中，将每个同屯、圆作31/8等分， 那么每个同屯、圆上可获得16个采样点，然后对每个采样点，W该点为中屯、构建一个方形窗 口，窗口的尺寸与同屯、圆的半径成正比。
[0082] 在对选取的采样点构建二进制描述子的过程中，为了使描述子对光照和噪声的干 扰更加稳定，使用窗口邻域灰度的均值来代替每个采样点的灰度值。而窗口邻域中灰度值 之和可W用积分图像来计算，Viola和化nes将积分图像中任一点（X，y)的值ii(X，y)定 义为该点到图像左上角对角线区域中灰度的总和：
[0083]
[0084]其中，p(x'，y'）表示影像中点（X'，y'）的灰度值。对左上角像素点坐标为（X。yi)、 右上角像素点坐标为（X2，y2)、左下角像素点坐标为（X3，y3)和右下角像素点坐标为（X4，y4) 的窗口W内像元灰度总和可W表示为：
[0085] S w= ii (X 4, y*) -ii (又2, y2) -ii (又3, y]) +ii (又1，yi)
[0086] 假设大小为n*n的窗口，那么窗口W内一共包含n2个像素点，则第i个采样点窗 口邻域灰度的均值表达式为：
[0087]
[008引然后找出采样点对中满足短距离条件采样点对也，Pj.)的集合S:
[0089]
[0090]其中，E = {(Pi，Pj) e R2XR2|i < 64八j < i八i，j G 64}，5。化二13.67t，t是 所采样特征点的尺度。
[0091] 把集合中的采样点对都W特征点为中屯、旋转主方向角度e，旋转后的点对 a'，j'）满足：
[0094] 对集合内的所有点对进行测试，即可得到二进制的描述符为：
[009引 S6、使用化mming距离进行特征向量匹配，得到匹配点对。
[0096] 在进行特征匹配时采用化mming距离对二进制描述子进行相似性度量。化mming 距离是指将某一字符串S1变为与它等长字符串S2所需要作的最小替换次数，比如字符串 "11011"和"10101"之间的汉明距离为3,即统计两个等长的字符串中相对应的位置中所有 不相同的字符的数目。当计算Hamming距离时，只需对两个字符串先进行按位异或操作再 对操作后的结果进行按位统计。计算过程中只用到位操作，因此，计算速度比较快。
[0097] 匹配策略使用最近邻距离比值的方法，通过比较最近邻的化mming距离与次紧邻 的Hamming距离比值的大小，当比值在设定的阔值范围内时，可被认定为候选的匹配点对。
[0098]S7、采用随机采样一致性算法对S6所述匹配点对进行优化，去除错误的局部特征 匹配点。
[0099] 在使用化mming距离完成影像间的初始特征匹配后，还要去除错误的匹配点对来 提高匹配的准确率和精度。本发明使用随机采样一致性（RANSAC)算法，该算法算法在计算 模型参数具有比较高的稳健性。当异常数据超过数据集一半的情况下，仍然能够进行有效 地排除异常的数据。RANSAC算法的主要思想是；估计模型的参数过程中，可W充分利用输 入的观测数据，在估计模型参数时每次都使用最小的采样点集，并判断输入的观测数据是 否与估计得到的参数是否一致，一致的为内点，不一致的是外点。经过若干次的迭代，所筛 选出的最小点集中内点数目最多并且用该些内点构成的集合评估模型的所得错误率又不 超过允许的错误概率即为最终的最优解。
[0100] RANSAC算法用于特征匹配筛选的具体过程是：
[0101] (1)从所有的匹配点对样本测试集中随机选取4个匹配点对，将其作为一个 RANSAC样本。
[0102] (2)通过采样的匹配点对得到点对之间的一个变换矩阵M。
[0103] (3)设定一个度量误差的函数，根据变换矩阵M和样本测试集，计算符合变换矩阵 M的集合，我们称为一致集consensus,记录当前一致集中包含的元素个数。
[0104] (4)由记录的一致集元素的个数可W判断出步骤（3)得到的一致集是否是最优 的，如果是最优的则对当前的一致集进行更新。
[0105] (5)计算当前一致集与变换矩阵M间的错误概率，比较当前错误概率Pm与允许的 最小错误概率的大小，当Pm>Pth时，重复执行步骤（1)至（4)，当Pm《Pth停止，此时的矩 阵M为最佳的匹配的变换矩阵。
【主权项】
1. 一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法，其特征在于，包括如下步 骤： 51、 使用2D-Gabo生成遥感影像的尺度空间，所述2D-Gabor的核函数是方向 角为Θ，频率为W(1的复正弦函数调制二维高斯函数h(x，y，θ， σ x，〇y)，所述尺度 空间为 L (X，y，〇 s)，其中，h (X，y，θ，σ χ，σ y) = g (X，，y'）exp [2 π j (u0x+ v 〇y)]， L(.\\ y, (TJ = Π I L(x, \\ σ", θηι )| , u丨,=^m02 +V02，（x，y)表示所述尺度空间的 位置信息， m=\ exp(*)表示以 e 为底的指数函数，X' = xcos Θ +ysin Θ，y' = -xsin Θ +ycos Θ， 二维高斯函数σ g(x, y)在X方向的标准 差，0 7为 g (X，y)在 y 方向的标准差，L (X, y, 〇 s, Θ J = I (X，y) *h (X, y, σ s, Θ J，I (X，y)表 示输入的高分遥感影像，〇3表示所述核函数h(x，y，θ，σ χ，〇y)的尺度参数，〇s= σ il^1， s为不为零的自然数且s彡A，A为尺度的个数，k为经验值，〇1为初始尺度，Θ 1]]表示复正 弦函数调制二维高斯函数h(x，y, θ, σχ, oy)的调制方向； 52、 根据Sl所述尺度空间构建A组影像金字塔实现多尺度表达，其中，每组影像金字塔 包含N层影像，A为不为零的自然数，N为不为零的自然数； 53、 搜索FAST特征，确定特征点的位置和尺度信息，具体为： 531、 使用FAST算子对S2所述影像金字塔中的每一层的所有像素点进行检测，得到初 步的特征点集，具体为： 5311、 使用公式')对S2所述影像金字塔中的每一 层的像素进行分割测试（Segment Test)，所述分割测试在圆上进行，所述圆以中心像素点p 为圆心，所述圆半径为3. 4个像元，所述圆周围有16个像素，其中，X为圆上的像素点，p - X 表示相对中心像素点P的像素点X，Ip表示中心像素点P的像素值，I 表示所述圆上的像 素值，t为经验阈值，d代表所述圆上与中心像素点相比灰度值低的像素点、s代表所述圆上 与中心像素点灰度相似的像素点、b代表所述圆上与中心像素点相比灰度值高的像素点； 5312、 统计S311所述d和b出现的次数，若S311所述d和b中有一个出现的次数> B， 则S311所述衷心像素点p为候选的特征点，其中，B为整数且B多1 ; 5313、 重复S311和S312,遍历S2所述影像金字塔中的每一层的像素，生成候选特征点 集合Q ; 5314、 使用ID3决策树分类器训练S313所述集合中的候选特征点，得到初步的特征点 集； 532、 在Sl所述尺度空间L(x，y，σ s)中对S31得到的初步的特征点集进行非极大值抑 制，具体为： 5321、 定义FAST特征的score産作为 衡量标准，其中，Stoight为圆上比中心像素点灰度值高的像素点构成的集合，Sdart为为圆上比 中心像素点灰度值低的像素点构成的集合； 5322、 若S31所述潜在特征区域的像素点的score函数值大于同一层8个邻域点的 score函数，且S31所述潜在特征区域的像素点的score函数值大于上下相邻两层各9个邻 域点的score函数值，则所述像素点为特征点； 54、 采用灰度质心的方法来确定S3所述特征点的主方向Θ ; 55、 对S3所述特征点进行采样生成特征矢量构建特征描述子； 56、 使用Hamming距离进行特征向量匹配，得到匹配点对； 57、 采用随机采样一致性算法对S6所述匹配点对进行优化，去除错误的局部特征匹配 点，所述随机采样一致性算法用于特征匹配筛选的具体过程是： (1) 从所有的匹配点对样本测试集中随机选取4个匹配点对，将其作为一个RANSAC样 本； (2) 通过采样的匹配点对得到点对之间的一个变换矩阵M ; (3) 设定一个度量误差的函数，根据变换矩阵M和样本测试集，计算符合变换矩阵M的 集合，我们称为一致集consensus，记录当前一致集中包含的元素个数； (4) 由记录的一致集元素的个数可以判断出步骤（3)得到的一致集是否是最优的，如 果是最优的则对当前的一致集进行更新； (5) 计算当前一致集与变换矩阵M间的错误概率，比较当前错误概率Pm与允许的最小 错误概率的大小，当P M> Pth时，重复执行步骤（1)至（4)，当Pm彡Pth停止，此时的矩阵M 为最佳的匹配的变换矩阵。2. 根据权利要求1所述一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法，其特征 在于：Sl所述使用2D-Gabor生成遥感影像的尺度空间具体步骤如下： 511、 对遥感影像进行滤波，即使用Sl所述2D_Gabor的核函数h(x, y, θ，σ χ, σ y)对输 入的高分遥感影像滤波，得到L(x，y，〇s，θπ); 512、 根据Sll所述L(x，y，〇s，θπ)，将输入的高分遥感影像在特定尺度参数下每个方 向的结果相乘得到L(x，y，σ s)。3. 根据权利要求2所述一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征 提取方法，其特征在于：S11所述滤波所使用的核函数是经过优化的核函数?优化方式为：选择一倍程的频率间 距，根据参数估计方法最大限度降低特征的冗余信息，其中，σ为尺度参数，j为虚部。4. 根据权利要求1所述一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法，其特征 在于：Sl所述的k = 1. 4。5. 根据权利要求1所述一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法，其特征 在于：S2所述构建影像金字塔实现多尺度表达具体步骤如下： S21、根据Sl所述L(x，y，〇s)建立A组影像金字塔，每组包含N层高分遥感影像，所述 N层影像包括m个中间层cdP η个内层Cli,其中，m为不为零的自然数，η为不为零的自然 数，111 = 11且111<111<1六为自然数且4^^彡16』为自然数且4^^彡16; S22、将Sl所述〇3上所有方向的响应值相乘作为S21所述影像金字塔的尺度参数σ s 对应组中的第一个内层影像，上一内层影像经0.5倍的下采样可得到下一内层影像，将所 述第一个内层影像1. 5倍下采样得到第一个中间层影像，上一个中间层影像经0. 5倍下采 样得到下一个中间层影像。6. 根据权利要求5所述一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法，其特征 在于：S21 所述 A = 4, N = 4, m = η = 2。7. 根据权利要求1所述一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法，其特征 在于：S312所述B = 9。8. 根据权利要求1所述一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法，其特征 在于：还包括对S322所述特征点进行校正，所述校正包括对S322所述特征点的像素坐标进 行校正和对S322所述特征点的连续尺度进行校正，其中，采用最小二乘法进行二次函数拟 合对像素坐标进行校正，采用拟合抛物线函数的方法对连续尺度进行校正。9. 根据权利要求1所述一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法，其特征 在于：S4所述确定主方向Θ的具体步骤如下： 541、 建立一个以特征点为圆心，半径为r的圆形邻域图像块，定义所述图像块的矩特'其中P、q表示矩的阶数，取值为自然数； 542、 得出S41所述图像块的0阶矩'得出S41所述图像 块的一阶）543、 得出S41所述图像块的质.544、 根据543所述质心<：确定53所述特征点的主方向0=31'(^311(111(11，1]11(|)，所述0 为S3所述特征点与43所述质心C的夹角。
【专利摘要】本发明属于高分辨率遥感影像处理领域，尤其涉及一种基于2D-Gabor的高分遥感影像局部特征提取方法。本发明首先建立影像的尺度空间金字塔表达；然后在尺度空间中搜索不同特征尺度下的加速分割测试特征，使用极大值抑制的方法得到特征点并确定特征点所在的位置及尺度；其次建立基于二进制的局部特征描述子；最后，使用Hamming距离作为相似性度量方法对不同视角条件下获得的同一场景的影像对进行特征匹配，再采用RANSAC算法进行特征提纯，去除错误的匹配点对。本发明能够精确地模拟人类的视觉皮层和视网膜的认知特点。在特征检测的过程中，对亮度和尺度的变化具有不变性，可以在时间域和频率域中同时获得最优的性能。
【IPC分类】G06K9/46
【公开号】CN104881671
【申请号】CN201510264025
【发明人】许文波, 杨淼, 范肖肖, 张亚璇, 樊香所
【申请人】电子科技大学
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2015年5月21日