[发明专利]基于GPU的无人机影像特征点提取方法

权利要求书

1.一种基于GPU的无人机影像特征点提取方法，其特征在于，包括：

通过CPU将原始无人机影像和高斯滤波函数上载到GPU；

通过GPU采用所述高斯滤波器函数，对所述原始无人机影像进行预处理，生成高斯金字塔影像；采用预设算法对所述高斯金字塔影像进行搜索，得到角点特征点，将所述高斯金字塔影像读回到CPU；

通过CPU对所述高斯金字塔影像进行图层相减生成高斯差分金字塔，并将所述高斯分差金字塔传输到GPU；

通过GPU对所述高斯差分金字塔进行斑点特征点提取，得到斑点特征点；完成对所述无人机影像的特征点提取。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过GPU采用所述高斯滤波器函数，对所述原始无人机影像进行预处理，生成高斯金字塔影像包括：

所述高斯滤波器函数为一组连续变化的函数；

通过GPU采用所述高斯滤波器函数对所述原始无人机影像卷积，生成一系列的高斯尺度空间的图像，得到整组高斯金字塔影像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用预设算法对所述高斯金字塔影像进行搜索，得到角点特征点包括：

基于所述高斯金字塔影像，建立尺度自适应的自相关矩阵；

根据所述尺度自适应的自相关矩阵，确定特定尺度空间内的特征点；

对所述特征点的8邻域内进行角点响应最大值搜索，得到所述角点特征点。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过GPU对所述高斯差分金字塔进行斑点特征点提取，得到斑点特征点包括：

去除所述高斯差分金字塔中低于预设对比度的点和边缘响应点，得到斑点特征点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述去除所述高斯差分金字塔中低于预设对比度的点包括：

将所述高斯差分金字塔的差分高斯空间中每个像素点的值，与该像素点周围的8个像素点的值进行逐一比较；

若该像素点的值，与该像素点周围的8个像素点的值均不相等，则将该像素点与该像素点所在层上下相邻的9个像素点的值进行逐一比较；

若该像素点的值，与该像素点所在层上下相邻的9个像素点的值均不相等，则对该像素点进行插值处理；

若插值后得到的像素点的对比度小于预设的阈值，则将该像素点进行去除。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述去除所述高斯差分金字塔中的边缘响应点包括：

通过海瑟矩阵对所述高斯差分金字塔进行分析，去除边缘响应点。

7.一种基于GPU的无人机影像特征点提取装置，其特征在于，包括：

传输模块，用于通过CPU将原始无人机影像和高斯滤波函数上载到GPU；

第一提取模块，用于通过GPU采用所述高斯滤波器函数，对所述原始无人机影像进行预处理，生成高斯金字塔影像；采用预设算法对所述高斯金字塔影像进行搜索，得到角点特征点，将所述高斯金字塔影像读回到CPU；

处理模块，用于通过CPU对所述高斯金字塔影像进行图层相减生成高斯差分金字塔，并将所述高斯分差金字塔传输到GPU；

第二提取模块，用于通过GPU对所述高斯差分金字塔进行斑点特征点提取，得到斑点特征点；完成对所述无人机影像的特征点提取。

8.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1～6中任一项所述的方法。