一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法

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1、航空学报ActaAeronauticaetAstronauticaSinicaJan．252014V01．35No．1240．248ISSN1000-6893CN11-1929／Vhttp：／／hkxb．buaa．edu．cnhkxb@buaa．edu．cn一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法石祥滨1’2一，张劲松2，陈润锋2，刘进立21．沈阳航空航天大学计算机学院，辽宁沈阳1101362．辽宁大学信息学院，辽宁沈阳110136摘要：一些航拍图像的尺寸较大，现有的特征点提取算法在对其处理时均要耗费大量的时间，针对这一问题，提出一种快速有效的特征点提取算法。首先构造

2、原始图像的拉普拉斯金字塔，以获得图像的尺度信息，同时保留图像的方向信息；再使用非均匀多方向滤波器组将金字塔图像分解在不同方向上，在分解后的图像中提取局部极值点作为候选特征点集；采用特定的合并策略合并候选特征点最终得到特征点集，并根据方向滤波器组为特征点分配方向向量。试验结果表明，本文算法在基本保证提取到的特征点匹配率及正确率的前提下，有较高的效率。关键词：航拍图像；特征点提取；特征点匹配；拉普拉斯金字塔；方向滤波器组中图分类号：V19；TP391文献标识码：A文章编号：1000—6893(2014)01—0240—09大尺寸的航拍图像是指拍摄范围广而且分辨率高的图像，

3、通常包含更多的信息，常用于全景图拼接和三维重建等应用中。如何快速地对这些航拍图像进行处理在资源调查、灾情监测等领域有重要的意义。图像特征点的提取通常是这些应用中首要而且关键的一步，但是特征点提取模块通常需要耗费大量的处理时间，因此快速地对航拍图像提取特征点在许多实际应用中有很重要的意义。在特征点提取过程中除了保留特征点的位置信息外，保留特征点本身固有的信息也十分重要，如方向及其尺度等信息，更多的特征点信息直接决定了后续匹配和跟踪处理的效果。在对图像进行特征点提取的方法中，现有的一些特征点检测算法如Harris、HarrisZ算法[11等虽然能有效提取出特征点，但是并不

4、能保留特征点的尺度、方向等信息。常兴治和高立群[2]提出一种基于形态学的点检测算法，可以估计角点的朝向和角度。钟宝江和廖文和[31基于曲线累加弦长提出了一种新的角点检测方法，可以对尖角和圆角进行区别。Ryu等[4]引入角点特性函数来描述Harris特征点，可以获得特征点的角度幅值。这些算法虽然能提取特征点的几何信息，但是它们计算复杂，对大尺寸的航拍图像不能进行快速的处理，因而很难应用于对处理速度要求较高的系统中。同时，特征点通常发生在不同的尺度下，不同尺度下的图像会有不同的特征点表现，而以上这些特征点提取算法没有体现特征点的尺度特性。Mikola—jczyk和Schm

5、id[51提出一种基于尺度空间的Har—ris—Affine特征点检测器，克服了Harris算法对尺度变换敏感的不足，但不能提取特征点的方向信息。SIFT(ScaleInvariantFeatureTransform)算法可以在尺度空间进行特征提取同时提取特征点的方向信息，其应用非常广泛，应用于航拍图像收稿日期：2013-04-07；退修日期：2013—05—15；录用日期：2013—06．28；网络出版时间：2013．07—1209：06网络出版地址：WWWcnki．net／kcms／detail／11．1929V．20130712．0906．001．htmI基金项

6、目：国家自然科学基金(61170185)；辽宁省科技攻关计划项目(2011217002)*通讯作者．Tel：024—89723398E—mail：sxb@saM．edu．cn韵搠格武：ShiXB．ZhangJS．ChenRF，eta1．Afeaturepointextractionme折odforlargesizeaerialimagesEJ9．ActaAeronauticaetAs—tronauticaSinica。2014，35(I)：240-248．石祥滨．张劲松．睬满锋，等．一种适合于大足t航拍图像的特征点提取方法!J]?航空学报，2014．35(1)：240

7、-248．石祥滨等：一种适合于大尺寸航拍图像的特征点提取方法进行特征点提取时邸。7]，由于航拍图像数据量大且SIFT算法复杂度较高，在对特征点进行提取、描述及匹配的整个过程需要耗费大量的时间[8]。为提高SIFT算法的效率，文献[9]通过取消SIFT算法中的采样区来提高SIFT算法的效率，但其误检测率也提高。文献[10]通过减少维度来提高提取和匹配速度，在一定程度上提高了算法效率。而文献[11]使用Gabor滤波器对SIFT描述符进行改进，适用于目标识别等精确度要求较高的场景，算法的计算复杂性增加。文献[12]针对航拍视频的特点，对FAST[13]角