[发明专利]一种基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法

说明书

本发明公开了一种基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，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、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网络结构作为本发明的特征提取网络，使用哈希层替换输出层构建哈希网络；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。本发明提供的基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，在满足实时性的条件下具备较高的准确率。

技术领域

本发明涉及一种航拍图像匹配方法，特别涉及一种基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法。

背景技术

近年来，随着航拍技术的不断发展，高分辨率航拍遥感相机相继研制成功，航拍图像在应急救灾、数字城市建设、工程设计等重大需求领域得到广泛的应用；同时，随着大数据技术的兴起为航拍图像处理提供了新的思路。航拍图像处理的一个重要前提就是获取图像的物理和几何信息，即对应的图像特征。航拍图像的特征点提取与匹配是影像分析、图像融合、变化检测和立体匹配的基础，在航拍领域有着重要作用。

航拍图像具有大范围、宽视角、高分辨率、数据量巨大的特点，这给航拍匹配带来巨大的问题与挑战。航拍图像序列中不同帧图像存在大量重叠区域，若直接对整幅航拍图像进行特征提取和匹配，存在大量冗余计算，从而降低航拍图像的匹配效率；同时，且由于航拍镜头的变化以及航拍环境的多变使得通常的单一特征提取和特征描述算法难以适用于航拍图像的匹配任务。目前的研究主要是通过结合低层特征实现对航拍图像特征提取和在欧式空间通过浮点型描述子完成匹配，没有充分考虑到图像的高层特征和汉明空间匹配效率高的优点。

发明内容

目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种基于局部深度哈希的航拍图像匹配方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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：