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申请/专利权人：佳木斯大学
申请日：2022-03-02
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN114565861B
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G06V20/17;G06V10/22;G06V10/46;G06V10/75;G06V10/764
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.04.30#授权;2022.06.17#实质审查的生效;2022.05.31#公开
摘要：基于概率统计微分同胚集匹配的机载下视目标图像定位方法，它属于图像匹配技术领域。本发明解决了将现有方法应用于卫星目标图像导引的机载下视目标定位时的定位准确率低的问题。本发明首先使用SIFT特征匹配方法确定一致性关键点集；然后使用概率混合分布将一致性点集进行分类获得多个一致性关键点的子集；然后在每个子集中使用自适应多尺度核微分同胚的集匹配方法获得最优变换模型参数；通过每个子集的变换模型计算卫星目标图像和机载下视参考图像之间的SSD相似性，使用优化算法选择最佳变换模型参数确定卫星目标图像在机载下视参考图像中的位置。本发明方法可以应用于图像匹配技术领域。
主权项：1.基于概率统计微分同胚集匹配的机载下视目标图像定位方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、确定由卫星目标图像和机载下视参考图像的一致性点对组成的集合；步骤二、采用概率混合模型对步骤一中获得的集合进行划分，获得划分后的各个子集；步骤三、分别确定出每个子集对应的微分同胚变换模型；所述确定每个子集对应的微分同胚变换模型采用的是微分同胚集匹配方法，且每个子集对应的尺度核大小通过自适应调整获得，自适应调整的方法为：假设第m个子集中有N个元素，即第m个子集中包含M个一致性点对，则第m个子集的尺度核大小σm为： σn＝σ0·λn其中，λn是第n个一致性点对的局部尺度因子，σ0为初始尺度； 其中，{x1,x2,…,xN}为目标图像在第m个子集中的一致性点集，为xn的核密度估计； 其中，K·代表半正定核函数，{y1,y2,…,yi,…,yN}为参考图像中与{x1,x2,…,xn,…,xN}对应的一致性点集，R代表参考图像中的点集数据；同理，分别得到每个子集的尺度核大小；步骤四、从各个子集对应的微分同胚变换模型中选取出最优的微分同胚变换模型，再根据最优微分同胚变换模型确定卫星目标图像在机载下视参考图像上的位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佳木斯大学 基于概率统计微分同胚集匹配的机载下视目标图像定位方法
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