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申请/专利权人：武汉大学

摘要：本发明公开了一种多模态弱纹理遥感图像匹配方法及系统，包括使用双边滤波提取多模态弱纹理遥感图像的空间结构特征，消除图像间的弱纹理差异；使用KAZE检测器提取图像中均匀分布的特征点；构造基于自相似性的多模态弱纹理描述符，将提取的特征点编码为特征向量；使用双边匹配算法得到初始匹配集；使用FSC算法消除误匹配，得到正确的特征匹配结果。本发明可以实现对具有较大弱纹理差异的多模态遥感图像的稳健匹配，具有较强的适应性和鲁棒性。

主权项：1.一种多模态弱纹理遥感图像匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对多模态弱纹理遥感图像进行双边滤波和归一化处理；步骤2，使用KAZE检测器在非线性尺度空间中提取滤波和归一化后的图像中均匀分布的特征点；步骤3，构造基于自相似性的多模态弱纹理描述符，将步骤2提取的特征点编码为特征向量；将方向范围数字化为N个方向，则第o个方向相对应的角度为： （8）然后，计算图像每个方向的相似性曲面，具体计算公式如下： （9）式中，表示方向o上的相似性曲面，表示可接受的辐射变化常数，表示自然指数函数，是所有的最大方差，表示在方向o上中心面片与其周围面片之间的平方差之和，中心面片是以特征点p为中心，面积为像素的正方形区域，周围面片是以圆形区域内任一特征点为中心，面积为像素的正方形区域，N是范围内的方向数；由每个方向的相似性曲面计算最大自相似图MSSM，具体计算公式如下： （10）进而得到最大自相似索引图MSSIM，MSSIM的计算公式如下： （11）式中，是可接受的辐射变化常数；表示取最大值时对应的o值；利用多个以特征点为中心、半径不同的圆形邻域将最大自相似索引图划分为多个对数极坐标网格单元，并为每个网格单元生成分布直方图，以构建描述符向量，对数极坐标网格有两个主要参数：圆环数量和角度数量，网格划分后，为每个网格构建个分布直方图，描述符通过直方图构建，描述符向量表示为： （12）式中，表示第i个特征点的描述符向量，即第i个特征点的特征向量，T表示矩阵的转置，N表示特征点的个数；第i个特征点的特征向量进一步表示为： （13） （14） （15）式中，是对数极坐标网格的第m个环的描述符向量，；是第m个环中第n个角度的描述符向量，；是中的第k个描述符值，；步骤4，使用双边匹配算法对步骤3提取的特征向量进行匹配，得到初始匹配集；步骤5，使用快速样本共识算法消除初始匹配集中存在的误匹配，得到正确的特征匹配结果，作为最终匹配集。

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