[发明专利]一种基于多特征哈希学习的航拍图像快速匹配算法

摘要

本发明公开了一种基于多特征哈希学习的航拍图像快速匹配算法，根据航拍图像的航向重叠率选取匹配区域，在匹配区域内提取特征点获取特征点集；对获取到的特征点进行多特征描述，得到其特征向量；通过核方法将特征向量映射到统一的核空间；选取训练样本数据，在核空间内学习样本特征点的二进制哈希码和生成哈希函数；根据哈希函数，将匹配区域提取的特征点进行二进制哈希码描述，在汉明空间内依据汉明距离大小进行快速匹配。本发明采用多特征融合与哈希学习方法，将特征点表示为二进制哈希码形式，克服了传统浮点型特征描述子计算复杂、匹配速度慢的问题，简化了特征匹配方法，较单一特征的特征描述子，有更强的区分性，匹配快速且准确度高。

主权项

一种基于多特征哈希学习的航拍图像快速匹配算法，其特征在于，包括以下步骤：1)输入航拍图像f1、f2，根据航拍图像的航向重叠率α选取匹配区域f；在匹配区域f内采用FAST‑9算法提取特征点，获取特征点集{(x1,y1),(x2,y2),...,(xi,yi),...,(xn,yn)}，i∈[1,n]，n为自然数；其中，(xi,yi)为坐标形式的某一特征点；2)对获取到的特征点(xi,yi)进行多特征描述，得到其特征向量其中，Fi1,Fi2,Fi3为不同维度的特征，为梯度特征，为平均强度特征，为强度比较特征，m＝m1+m2+m3；3)通过核方法将特征向量Fi映射到统一的核空间K；4)选取训练样本数据，在统一的核空间K内学习样本特征点的二进制哈希码{c1,c2,…,cn}和生成哈希函数集H(·)＝{h1(·),...,hk(·),...,hr(·)}，hk(·)为哈希函数，k∈[1,r]，r表示哈希码的位数；5)根据哈希函数集H(·)，将匹配区域f提取的特征点进行二进制哈希码描述，在汉明空间内依据汉明距离大小进行快速匹配。