[发明专利]星上角点特征实时检测与匹配方法

说明书

本发明公开了一种星上角点特征实时检测与匹配方法：(1)卫星图像以数据流的形式进入FPGA芯片，首先将数据流写入DDR3芯片中；(2)在写数据的同时，进行基于FAST‑12的角点特征检测；(3)从DDR3中读取以角点为中心的子图像，采用了余数法的子图像读取方法；(4)读取的子图像用于生成BRIEF描述子，再进行汉明距离匹配；(5)采用斜率法和相关系数法组合方式完成误匹配剔除；(6)计算点对的重心位置以完成亚像素定位。本发明一体化解决了从图像数据输入到亚像素级点对输出的问题，为后续算法的星上实现提供正确的基础数据。

技术领域

本发明涉及星上遥感图像实时处理，特别涉及一种星上角点特征实时检测与匹配方法。

背景技术

星上遥感图像实时处理是解决星上存储压力大、星地间传输带宽有限、地面处理任务繁重等问题的关键技术。目前已实现星上遥感图像实时处理的算法有：图像分类、图像复原、数据压缩、云检测等，这些算法主要用在数据吞吐量大的图像预处理阶段，而且算法复杂度不能高，以满足处理速度和资源消耗等严格要求。角点特征具有辨识度高、鲁棒性强的特点，卫星遥感图像具有丰富的角点信息，如：城市建筑物、海陆交界处、山脉山脊等。另外，角点特征的同名点对又是基于专业模型的图像处理算法的基础数据，广泛应用于目标跟踪与识别、三维重建、卫星姿态解算、SLAM等领域中。因此，只有实现了星上角点特征的实时检测与匹配，才能在星上实现基于专业模型的遥感图像处理算法。

随着航天技术和现代传感技术的快速发展，基于卫星获取的遥感数据的空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率越来越高。因此，遥感图像的星上实时处理对星上计算平台的处理速度、功耗、体积、抗空间辐射等提出了更高的要求。随着MEMS技术的快速发展和VLSI工艺的不断提高，单一芯片内部可容纳上千万晶体管，这使得现场可编程门阵列(FPGA)芯片的计算能力大幅提升，功耗不断降低。FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯片，能够在硬件级别上实现基于流水线结构的平行处理。相比于CPU和GPU，FPGA在处理海量数据的时候具有更高的计算效率和更快的处理速度。另外，在FPGA的硬件实现中，由于星上计算平台的严格要求，不能简单地将算法移植到FPGA中，需要对相应算法进行优化和重构，以最少的硬件资源消耗来达到计算精度和处理速度的要求。

目前，在公开发表的学术论文和专利中，目前还没有在FPGA上实现角点特征的检测、匹配、误匹配剔除、亚像素定位这一完整过程。

发明内容

为在星上得到正确的角点特征点对，本发明提供了一种星上角点特征实时检测与匹配方法，以定点数据结构在FPGA上实现，一体化解决了从图像数据输入到亚像素级点对输出的问题。本发明拍摄图像以数据流形式进入FPGA和DDR3芯片，采用余数法从DDR3芯片中读取以角点为中心的子图像，该子图像用于生成BRIEF描述子、计算相关系数和角点重心位置等，最终实现正确的亚像素级角点特征点对输出，为后续算法提供可靠的输入数据。

本发明所采用的技术方案是：一种星上角点特征实时检测与匹配方法，包括以下步骤：

步骤1，DDR3读写控制模块进行写操作：根据卫星图像数据生成写地址，DDR3读写控制模块根据写地址，将卫星图像数据从FPGA芯片写入DDR3芯片的blank中；

步骤2，基于FAST的角点特征检测：在DDR3读写控制模块进行写操作的同时，卫星图像数据进入角点特征检测模块，在完成FAST-12的候选角点选取、角点得分值计算、非极大值抑制后，直接输出像素级的角点位置，即角点的行列号，并将角点的行列号输入到DDR3读写控制模块中；

步骤3，DDR3读写控制模块进行读操作：基于步骤2得到的角点的行列号，得到以角点为中心的子图像的行列号，再生成子图像的行列号的读地址，DDR3读写控制模块根据读地址从DDR3芯片的blank中读取子图像的灰度值；