一种陨石坑复合特征匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种陨石坑复合特征匹配方法，涉及图像特征匹配领域。所述方法包括：首先，针对陨石坑识别结果，提取陨石坑圆心点集，使用Delaunay算法获取陨石坑三角形集合，以三角形与其顶点所对应陨石坑作为特征基元，构建陨石坑几何构型特征网络；其次，利用特征基元几何信息，构建融合陨石坑半径约束的形状描述子；然后，在特征基元内选取三角形内接圆为支撑区域，构建具有尺度、旋转以及光照不变性的区域描述子；之后，对形状描述子和区域描述子进行加权融合，生成复合特征描述符；最后，对生成的特征描述符使用最近邻算法进行匹配。本发明专利技术将几何信息约束与区域梯度特征描述引入图像特征匹配方法中，在图像进行尺度、旋转及光照变换时保持匹配的准确性，能够完成小天体陨石坑图像的精准匹配任务。石坑图像的精准匹配任务。石坑图像的精准匹配任务。

【技术实现步骤摘要】
一种陨石坑复合特征匹配方法


[0001]本专利技术涉及图像特征匹配
，具体涉及一种陨石坑复合特征匹配方法。

技术介绍

[0002]在小天体探测任务中，陨石坑由于广泛分布于小天体表面，因此常被用作导航陆标。在视觉导航领域，检测、识别陨石坑并对其进行图像特征匹配是一种常用的技术手段。传统的小天体图像陨石坑匹配方法中，由于小天体绕飞与着陆过程获取的导航图像存在尺度、光照变化的干扰，因此陨石坑的检测识别效果较差，进而影响图像匹配的准确度。
[0003]基于深度学习的陨石坑检测识别方法能够减少光照变化对识别结果的干扰，获取更加准确的陨石坑检测结果。陨石坑的几何信息包括其形状、位置等特征，相比于仅仅依赖图像特征的匹配方法，结合几何信息约束能够减少光照变化等因素对匹配结果的干扰。
[0004]有鉴于此，设计一种在尺度、旋转和光照变化下均能实现精准匹配的复合特征匹配方法对于图像特征匹配技术的发展、应用及对自主视觉导航等领域的发展具有重要意义。

技术实现思路

[0005]本专利技术所解决的技术问题在于针对现有技术中陨石坑图像难以获取精确匹配的情况，提出一种几何信息约束与区域梯度特征匹配算法相结合的图像特征匹配方法，有效提高陨石坑图像匹配准确率，进而提升小天体探测任务中视觉导航方法的精度。
[0006]本专利技术提出了一种陨石坑复合特征匹配方法，包括：
[0007]步骤A：针对陨石坑识别结果，提取陨石坑圆心点集P＝{p1,...,p
n
}，对其使用Delaunay三角剖分并获取三角形集合T＝{t1,t2,...}，以三角形与其顶点所对应陨石坑为特征基元，构建陨石坑几何构型特征网络；
[0008]在三角形集合T中，第k个三角形t
k
所对应的特征基元由圆心为O
i
(i＝1，2，3)，半径为r
i
的三个陨石坑C
i
和以陨石坑圆心为顶点构成的三角形O1O2O3组成；
[0009]步骤B：利用特征基元几何信息构建形状描述子；
[0010]步骤C：在特征基元内选取支撑区域并构建区域描述子；
[0011]步骤D：融合形状描述子和区域描述子生成复合特征描述符；
[0012]步骤E：对生成的特征描述符使用最邻近算法进行匹配。
[0013]进一步的，所述步骤B中，利用特征基元几何信息构建形状描述子，具体采用以下方式：
[0014]形状描述子使用S
D
＝[δ1,δ2,δ3,δ4,δ5]T
表示，其中：
[0015][0016]r1、r2、r3为三个陨石坑C
ri
的半径，且r1≥r2≥r3；三角形O1O2O3中顶点O1、O2、O3对应三条边分别为a、b、c，满足a≥b≥c；各项使用参数a进行归一化，使得形状描述子具有尺度
不变性；同时，根据三角形边长及陨石坑半径大小的稳定几何关系，上式中的向量排列顺序能够保证形状描述子具有旋转不变性。
[0017]进一步的，步骤C中，在特征基元内选取支撑区域并构建区域描述子，具体采用以下方式：
[0018]步骤C1：选取特征基元三角形的内接圆为支撑区域G；
[0019]步骤C2：计算支撑区域内像素点的梯度幅值m(x,y)和方向α(x,y)，G内的像素点总数为n；将支撑区域内像素点按其梯度方向α(x,y)划分为8个区域，按照划分的梯度方向对各区域内像素点梯度幅值进行求和并统计梯度直方图，将其峰值作为区域描述子的主方向，逆时针遍历所有区间，第i个方向区间梯度幅值求和可以表示为：
[0020][0021]步骤C3：从区域描述子的主方向所在区间开始，按照区间遍历顺序使用M
i
构建特征描述向量I＝[M
t
,...,M8,M1,...,M
t
‑1]T
，从而保持区域描述子的旋转不变性，其中，第t区间为主方向所在区间；
[0022]步骤C4：对特征描述向量I进行归一化处理，保证区域描述子具有尺度不变性，最终生成区域描述子B
D
：
[0023][0024][0025]其中，M
max
为I中最大值，M
min
为I中最小值。
[0026]进一步的，所述步骤D中，融合形状描述子和区域描述子生成复合特征描述符，具体采用以下方式：
[0027]引入形状描述子权值向量w
S
(x
T
,x
C
)和区域描述子权值向量w
B
(x
T
,x
C
)，实现形状描述子和区域描述子在复合特征描述符中的权值分配，其中x
T
是包含三角形三边边长值的集合，x
C
是包含三个陨石坑半径值的集合：
[0028]w
S
(x
T
,x
C
)＝[w
S1
(x
T
,x
C
),w
S2
(x
T
,x
C
),...,w
S5
(x
T
,x
C
)]T
[0029]w
B
(x
T
,x
C
)＝[w
B1
(x
T
,x
C
),w
B2
(x
T
,x
C
),...,w
B8
(x
T
,x
C
)]T
[0030]且两组权值的和等于1，即：
[0031][0032]结合步骤B和步骤C中获取的形状描述子S
D
和区域描述子B
D
，生成复合特征描述符D，其中，第t区间为主方向所在区间：
[0033][0034]进一步的，所述步骤D中，形状描述子权值向量w
S
(x
T
,x
C
)和区域描述子权值向量w
B
(x
T
,x
C
)的取值方法具体采用以下方式：
[0035]定义几何差异度函数G
S
(x
T
,x
C
)和形状特征显著量化函数Q
S
(x
T
,x
C
)：
[0036][0037][0038]其中，x
T
是包含三角形三边边长值的集合，x
C
是包含三个陨石坑半径值的集合，G(x
T
,x
C
)的取值范围为k＝3；
[0039]对Q
S
(x
T
,x
C
)进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种陨石坑复合特征匹配方法，融合了几何信息约束和区域梯度特征，所述方法包括：步骤A：针对陨石坑识别结果，提取陨石坑圆心点集P＝{p1,...,p
n
}，对其使用Delaunay三角剖分并获取三角形集合T＝{t1,t2,...}，以三角形与其顶点所对应陨石坑为特征基元，构建陨石坑几何构型特征网络；在三角形集合T中，第k个三角形t
k
所对应的特征基元由圆心为O
i
(i＝1，2，3)，半径为r
i
的三个陨石坑C
i
和以陨石坑圆心为顶点构成的三角形O1O2O3组成；步骤B：利用特征基元几何信息构建形状描述子；步骤C：在特征基元内选取支撑区域并构建区域描述子；步骤D：融合形状描述子和区域描述子生成复合特征描述符；步骤E：对生成的特征描述符使用最近邻算法进行匹配。2.根据权利要求1所述的一种陨石坑复合特征匹配方法，其特征在于，所述步骤B中，利用特征基元几何信息构建形状描述子，具体采用以下方式：形状描述子使用S
D
＝[δ1,δ2,δ3,δ4,δ5]
T
表示，其中：r1、r2、r3为权利要求1中所述三个陨石坑C
ri
的半径，且r1≥r2≥r3；三角形O1O2O3中顶点O1、O2、O3的三条边分别为a、b、c，满足a≥b≥c。3.根据权利要求1所述的一种陨石坑复合特征匹配方法，其特征在于，所述步骤C中，在特征基元内选取支撑区域并构建区域描述子，具体采用以下方式：步骤C1：定义选取特征基元三角形的内接圆为支撑区域G；步骤C2：计算支撑区域G内像素点(x,y)的梯度幅值m(x,y)和方向α(x,y)，G内的像素点总数为n；将支撑区域内像素点按其梯度方向α(x,y)划分为8个区域，按照划分的梯度方向对各区域内像素点梯度幅值进行求和并统计梯度直方图，将其峰值作为区域描述子的主方向，逆时针遍历所有区间，第i个方向区间梯度幅值求和可以表示为：步骤C3：从区域描述子的主方向所在区间开始，按照区间遍历顺序使用M
i
构建特征描述向量I＝[M
t
,...,M8,M1,...,M
t
‑1]
T
，其中，第t区间为主方向所在区间；步骤C4：对特征描述向量I进行归一化处理，最终生成区域描述子B
D
：：其中，M
max
为I中最大值，M
min
为I中最小值。4.根据权利要求1所述的一种陨石坑复合特征匹配方法，其特征在于，所述步骤D中，融合形状描述子和区域描述子生成复合特征描述符，具体采用以下方式：引入形状描述子权值向量w
S
(x
T
,x
C
)和区域描述子权值向量w
B
(x
T
,x
C
)，实现形状描述子和区域描述子在复合特征描述符中的权值分配，其中x
T
是包含三角形三边边长值的集合，x
T
是包含三个陨石坑半径值的集合：w
S
(x
T
,x
C
)＝[w
S1
(x
T
,x
C
),w
S2
(x
T
,x
...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵巍，金明达，肖扬，杨昀昊，李增旭，郭威，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：