[发明专利]一种基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法

权利要求书

1.一种基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，其特征在于：包括如下步骤，

(1)根据航拍图像重叠率计算待匹配图像的间隔数N，并根据重叠率要求，估计局部匹配区域；

(2)将初步提取到的航拍图像局部匹配区域，在横向和纵向分别进行一定步长的移位，利用归一化互相关算法对局部区域进行寻优；

(3)基于VGG-F网络构建Triplet网络结构作为特征提取网络，使用哈希层替换输出层，构建具有独立性的哈希网络；

(4)基于传统Triplet loss进行改进，增加绝对距离约束和量化误差损失，作为损失函数优化网络；

(5)根据DoG算法检测特征点并构建特征点邻域，作为网络的输入，通过训练好的网络得到每个图像块的二进制哈希码，并利用近似最近邻搜索在汉明空间完成匹配。

2.根据权利要求1所述的基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，其特征在于：步骤(1)中所述的N的取值为

式一中，α₀表示航拍图像的航向重叠率，α_best表示实际应用中航拍图像的最佳重叠率，表示向下取整。

3.根据权利要求1所述的基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，其特征在于：步骤(2)中所述的对局部区域进行寻优的具体方法如下，

将图像子集中需要匹配的第i帧和第N+i帧图像分别记为I₁和I₂，重叠区域分别为A和B，其中I₂为具有理想重叠率的图像，而实际获得图像为I₂′和I₂″；根据式二计算两幅图像中的重叠区域的相关度：

其中，分别表示局部区域A、B的均值，m、n分别为局部区域的横向和纵向坐标变量，a、b分别为该区域横向和纵向的移动步长，A(m+a,n+b)和B(m+a,n+b)分别为该局部区域在横向和纵向进行移动后的区域所对应的像素灰度值。

4.根据权利要求1所述的基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，其特征在于：步骤(3)中所述的哈希层包括分片层、激活层、阈值化层和全连接层。

5.根据权利要求1所述的基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，其特征在于：步骤(4)中损失函数优化网络的完成具体包括如下过程：基于特征提取网络和哈希函数构建目标函数，包括分类损失和量化损失两个部分，采用随机梯度下降法对目标函数求导数，即完成网络优化。

6.根据权利要求1所述的基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，其特征在于：步骤(5)具体操作流程如下，

S5.1将匹配和待匹配航拍图像进行预处理，并根据航向重叠率计算局部匹配区域并进行寻优；

S5.2利用DoG算法在局部匹配区域进行特征点检测，并在其领域构建特征点局部图像块，大小为64*64；

S5.3根据训练好的网络，每个特征点图像块作为输入，获得二进制哈希编码表示；

S5.4对于任一匹配图像上的特征点，通过近似最近邻搜索算法，在待匹配图像上根据汉明距离寻找对应匹配点，实现两幅图像快速匹配。