基于點(diǎn)特征的低空遙感影像多級高效率匹配方法研究

張凱南,楊志強(qiáng),武晴晴

(長安大學(xué) 測繪與空間信息研究所，陜西 西安 710054)

基于點(diǎn)特征的低空遙感影像多級高效率匹配方法研究

張凱南,楊志強(qiáng),武晴晴

(長安大學(xué) 測繪與空間信息研究所，陜西 西安 710054)

研究基于點(diǎn)特征的匹配算法，結(jié)合現(xiàn)有影像匹配算子的優(yōu)缺點(diǎn)，提出一種適用于低空遙感影像特征點(diǎn)的自動提取與匹配方法。首先在簡化的高斯尺度空間中檢測Harris角點(diǎn)，使該特征點(diǎn)具有尺度不變性；然后采用Forstner算子對關(guān)鍵點(diǎn)精確定位，精度達(dá)到子像素級；最后通過簡化特征點(diǎn)描述符實(shí)現(xiàn)算法簡化。在特征點(diǎn)匹配階段，采用BBF-KD初匹配和二次精匹配提高匹配精度。以低空遙感影像為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)測評SIFT算法和文中方法在提取速度、匹配正確率、穩(wěn)定性等方面的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相對于傳統(tǒng)的SIFT算法，處理影像清晰的低空遙感數(shù)據(jù)時本方法有更高精度和更快速度。

低空攝影測量；影像匹配；特征點(diǎn)提取；SIFT；BBF-KD

低空影像匹配技術(shù)在圖像融合、三維建模、物體識別等領(lǐng)域日漸發(fā)展。成像條件變化會造成低空影像幾何變形和灰度差異，給影像匹配帶來困難，而傳統(tǒng)匹配技術(shù)已不能全面解決低空影像匹配中存在的問題。

影像匹配指利用某種相似性度量尋找影像間同名點(diǎn)并進(jìn)行匹配的過程，主要包括基于灰度的匹配和基于特征的匹配[1]。近幾年來學(xué)者們對基于特征的匹配研究較多，其中應(yīng)用比較廣泛的匹配算子有：Moravec算子、SUSAN算子、Forstner算子、Harris算子和Lowe提出的基于尺度空間不變的SIFT算子，它們的研究對象均為點(diǎn)特征，在速度、精度和適應(yīng)性等方面各有優(yōu)劣[2-6]。

傳統(tǒng)算法在提取低空影像特征點(diǎn)時效率較低，為了彌補(bǔ)它們的不足，本文對上述算法進(jìn)行改進(jìn)和完善，提出可以滿足低空遙感影像特征點(diǎn)特殊性的提取與匹配方法。

1 特征點(diǎn)檢測策略

Harris算子計算過程穩(wěn)定、速度較快，具有灰度和光照不變性，F(xiàn)orstner算子精度較高，可達(dá)子像素級，但它們對尺度變化敏感[7-8]。本文在SIFT算子尺度不變性的基礎(chǔ)上，結(jié)合其它算子優(yōu)點(diǎn)改進(jìn)傳統(tǒng)匹配方法，提出一種針對低空影像特征點(diǎn)的檢測策略。

1.1 簡化尺度空間

SIFT算法通過在高斯差分尺度空間DOG中搜索關(guān)鍵點(diǎn)確保尺度不變性[9]，但構(gòu)建DOG過程占了提取特征時間的一大半，因此簡化尺度空間可有效實(shí)現(xiàn)算法簡化。SIFT算法構(gòu)造的DOG空間共O組，每組S層，利用該算法提取以動力三角翼為遙感平臺的低空影像特征點(diǎn)，得到前兩組以及不同層數(shù)特征點(diǎn)分布情況如表1所示。

由表1計算得，對于低空影像，特征點(diǎn)主要分布在金字塔前兩組中，每組特征點(diǎn)在前三層的分布占大部分比例。為了縮短提取特征點(diǎn)的耗時，針對低空遙感影像，本文選擇高斯金字塔的第一組和第二組，每組中選擇前三層構(gòu)造新的金字塔結(jié)構(gòu)，即O為2，S為3。

表1 特征點(diǎn)在金字塔中不同層的分布情況

1.2 Harris角點(diǎn)檢測

將簡化尺度空間中提取到的SIFT特征點(diǎn)視為候選點(diǎn)，然后在候選點(diǎn)中檢測具有明顯灰度梯度差的Harris角點(diǎn)，將Harris自相關(guān)矩陣M改變?yōu)?/p>

(1)

式中：(x,y)代表SIFT特征點(diǎn)坐標(biāo)值；I為像素灰度值；σ代表高斯卷積核尺度；σs代表該點(diǎn)所處高斯空間的尺度參數(shù)。

最后通過角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)篩選得到Harris角點(diǎn)為

Corner=det(M′)-k·trace2(M′)≥threshold.

(2)

1.3Forstner精確定位

通過Forstner算子對以Harris角點(diǎn)為中心的鄰域窗口加權(quán)中心化得到具有子像素級精度的角點(diǎn)坐標(biāo)，計算該點(diǎn)鄰域窗口內(nèi)任意點(diǎn)(x,y)到與它鄰近邊緣直線L的距離ρ，加權(quán)平均化后可得

ρ+v=x0·cosθ+y0·sinθ.

(3)

式中：θ為梯度角；ω(x,y)為點(diǎn)(x,y)的權(quán)；gx和gy代表該點(diǎn)的Robert方向梯度；Harris的角點(diǎn)坐標(biāo)為(x0,y0)；v是點(diǎn)(x,y)到邊緣直線L的垂直距離；ρ+v為該點(diǎn)的誤差方程。

對式(3)法化，求出Forstner算子精確定位后的角點(diǎn)坐標(biāo)(x0,y0)為

(4)

1.4 簡化特征描述符

傳統(tǒng)的SIFT特征點(diǎn)有128維描述子[10]，本文通過降低描述符維數(shù)縮短匹配時間。對實(shí)拍的30幅低空遙感影像進(jìn)行特征提取與匹配，特征向量描述維數(shù)n取0到24，實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖1，匹配效率為正確匹配率與匹配平均用時之比。

圖1 匹配效率實(shí)驗(yàn)

由圖1可知，匹配效率呈拋物線形狀，當(dāng)維數(shù)n=16時達(dá)到峰值。經(jīng)過綜合比較，本文選擇n=16描述特征向量。生成16維特征向量描述符的基本步驟為：

1)將以特征點(diǎn)為中心、相鄰8個像素為半徑的圓形鄰域窗口平均分割成8個區(qū)域，構(gòu)建以特征點(diǎn)為中心的若干個同心圓；

2)計算8個方向的灰度累加值，繪制與SIFT特征向量相似的直方圖，每45度為一柱，一共8柱，最高峰代表該點(diǎn)的主方向，并對各個向量累加值fi做歸一化處理，保證光照不變性。

(5)

3)得到8維特征向量后差分fi，計算同心圓窗口灰度累加差分值

(6)

4)統(tǒng)計每個窗口內(nèi)中心點(diǎn)的8×2=16個向量描述符，生成簡化的16維向量描述符

).

(7)

2 特征點(diǎn)匹配

2.1 BBF-KD初匹配

SIFT算法通常根據(jù)歐氏距離篩選匹配點(diǎn)，通過NN算法(最鄰近點(diǎn)與次鄰近點(diǎn)之比D是否小于閾值T)實(shí)現(xiàn)匹配，其中檢測NN點(diǎn)常用計算過程繁瑣的窮舉法[11-13]。本文采用一種近似K-D樹且針對高維空間的檢測方法BBF(Best-Bin-fist)對K-D樹進(jìn)行NN點(diǎn)搜索，實(shí)現(xiàn)步驟為：

1)利用本文檢測算法提取的特征點(diǎn)建立KD-tree；

2)尋找待匹配圖像中每個特征點(diǎn)到KD-tree的k個最鄰近點(diǎn)；

3)若找到k鄰近，通過比較NN點(diǎn)距離之比與閾值的大小判定該點(diǎn)是否為有效點(diǎn)。

2.2 二次精匹配

3 實(shí)驗(yàn)與分析

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來自動力三角翼拍攝的陜西省神木縣檸條塔礦區(qū)同一航帶相鄰兩幅低空影像，相機(jī)焦距55 mm，飛行高度約500 m，航線和拍照間隔為232 m和136 m，旁向重疊度55%，航向重疊度65%，影像尺寸816像素×611像素，實(shí)驗(yàn)環(huán)境為惠普計算機(jī)，實(shí)驗(yàn)平臺為Windows7版本，使用Matlab2010實(shí)現(xiàn)相關(guān)算法。對影像數(shù)據(jù)分別采用SIFT算法和本文方法進(jìn)行特征點(diǎn)提取與匹配，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2—圖4所示。表2為SIFT算法與本文方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比。

圖2 同一航帶相鄰影像

圖3 SIFT算法特征點(diǎn)提取結(jié)果

圖4 本文方法特征點(diǎn)提取結(jié)果

圖5和圖6中，綠色直線代表正確匹配點(diǎn)對，紅色直線代表錯誤匹配點(diǎn)對。

圖5 SIFT方法匹配結(jié)果

圖6 本文方法匹配結(jié)果

表2 SIFT算法與本文方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比

由表2可得，針對低空遙感影像數(shù)據(jù)本文方法可以提取到更多點(diǎn)特征，而且采用Forstner算法對特征點(diǎn)精確定位保證了精度，通過BBF-KD初匹配和二次精匹配可以顯著提高匹配正確率。雖然本文方法的計算過程較SIFT算法復(fù)雜，但本文只選擇在特征點(diǎn)分布較多的影像金字塔前兩組和前三層中檢測特征點(diǎn)，并將特征描述符從128維簡化到16維，確保特征點(diǎn)提取和匹配的效率。

通過分析本文方法和SIFT算法的適應(yīng)性來比較二者的性能。重復(fù)率在一定程度上可以作為衡量特征點(diǎn)在外界條件影響下保持穩(wěn)定性和不變性的指標(biāo)，它可以通過計算圖像的單應(yīng)性矩陣得到，重復(fù)率越高，該算法的適應(yīng)性越強(qiáng)[14]。本實(shí)驗(yàn)對圖2中的右影像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，對比度、加噪和亮度等變化可得到重復(fù)率對比，結(jié)果如圖7所示。

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得，當(dāng)圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn)、對比度和亮度變化時，本文方法的重復(fù)率優(yōu)于SIFT算法；對圖像加入不同程度噪聲后，兩種算法的重復(fù)率大幅度下降，因此在提取特征點(diǎn)之前需要對圖像進(jìn)行去噪處理。

4 結(jié)束語

本文提出了一種適用于低空攝影測量影像特征點(diǎn)提取與匹配方法，通過實(shí)驗(yàn)證明處理低空遙感影像時本文方法在精度和速度等方面優(yōu)于SIFT算法，而且當(dāng)影像發(fā)生幾何、光照和對比度變化時較SIFT算法具有更強(qiáng)的適應(yīng)性。本文實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是在天氣狀況理想條件下獲取的，地物清晰，旁向和航向重疊度滿足匹配要求，因此本文方法適合處理清晰的低空攝影測量影像，匹配效率可以滿足要求。但是，無論是本文方法還是SIFT算法，提取的特征點(diǎn)都容易受到噪聲的影響，因此如何使提取到的特征點(diǎn)具有更強(qiáng)的抗噪性是需要進(jìn)一步研究的內(nèi)容。

圖7 SIFT算法與本文方法重復(fù)率比較

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[責(zé)任編輯：張德福]

A multi-level and high efficiency method of low altitude remote sensing images based on point feature

ZHANG Kainan, YANG Zhiqiang, WU Qingqing

(Institute of Surveying and Spatial Information,Chang’an University, Xi’an 710054,China)

According to the particularity of the low altitude remote sensing image, this paper presents an automatic extraction and matching method for feature points of low altitude remote sensing image. Firstly, this paper detects Harris corner in the simplified Gauss scale space to make sure the feature points with scale invariance, then uses the Forstner operator precise positioning the key points, in which the precision can reach sub-pixel level. Finally, the algorithm is simplified by simplifying the feature point descriptor. At the stage of feature points matching, this paper uses BBF-KD first matching and second precision matching to improve accuracy. The experimental result shows that compared with the traditional SIFT algorithm, this algorithm can shorten the time and improve the accuracy.

low altitude photography; image match; interest point detect; SIFT; BBF-KD

2016-10-29

青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41504001);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)資助項(xiàng)目(310826175027)

張凱南(1990-),女,博士研究生.

著錄：張凱南,楊志強(qiáng),武晴晴.基于點(diǎn)特征的低空遙感影像多級高效率匹配方法研究[J].測繪工程，2017，26(8)：5-9.

10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2017.08.002

P231

A

1006-7949(2017)08-0005-05