(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210887944.X (22)申请日 2022.07.27 (71)申请人 中国人民解 放军96901部队 地址 100094 北京市海淀区北清路109号 (72)发明人 赵国宏　江光德　陈豪　高润芳　 蒋鸣　宫树香　蔚国强　刘庆国　 高军强　许馨月　梁燕　 (74)专利代理 机构 北京众元弘策知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11462 专利代理师 王洪波　白元群 (51)Int.Cl. G06V 10/74(2022.01) G06V 10/77(2022.01) (54)发明名称 基于结构方向相似度的异构图像匹配方法 (57)摘要 本发明基于结构方向相似度的异构图像匹 配方法， 属于图像匹配技术领域。 所述方法包括： S1、 提取模板图和基准图的结构张量； S2、 基于 PCA从整体上将局部 结构张量相互关联， 得到PCA 增强后的结构方向； S3、 基于结构方向的相似性 找到模板图与基准图之间最相关的点， 确定匹配 点。 同时公开了基于模板图与基准图结构方向的 正弦和余弦， 通过FFT切片搜索算法进行基于结 构方向的相似性计算。 所述方法缓解了异构图像 非线性灰度畸变及强噪声干扰问题； 计算速度 快； 实现异构图像的精确匹配， 提高景象匹配定 位精度， 降低基准图保障难度。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115239979 A 2022.10.25 CN 115239979 A 1.一种基于结构方向相似度的异构图像匹配方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 提取模板图和基准图的结构张量； 所述模板图为红外或SAR 实时图像， 基准图为可 见光图像； 对模板图和基准图进行高斯滤波， 然后利用sobel算子提取图像梯度， 得到模板图和基 准图的结构张量； S2、 基于PCA从整体上将局部结构张量相互关联， 得到PCA增强后的结构方向； S3、 基于结构方向的相似性找到模板图与基准图之间最相关的点， 确定匹配点； 步骤S3具体包括， S31、 模板图和基准图结构方向的相似性计算；                  （1） 其中， S为模板图和基准图每个像素结构方向的相似性， α代表模板图中每一个像素的 结构方向， β 代表基准图中每一个像素的结构方向； 逐像素比较模板图及基准图像的结构方 向相似性； S32:重复步骤S31， 实现多幅模板图与基准图结构方向的相似性计算， 将S值最大的像 素点作为匹配点。 2.根据权利要求1所述的一种基于结构方向相似度的异构图像匹配方法， 其特征在于， 步骤S1中所述利用sob el算子提取图像梯度， 梯度提取的参数为s， s与高斯滤波窗口半径r 的关系为r= 3s+1， s根据噪声情况进行调整， 噪声越大， s越大， 反 之越小。 3.根据权利要求1所述的一种基于结构方向相似度的异构图像匹配方法， 其特征在于， 步骤S2中结构方向具体为：      （2） Gxx表示像素水平梯度的平方， Gyy表示像素垂直梯度的平方， Gxy表示像素水平梯度与垂 直梯度的乘积。 4.根据权利要求1所述的一种基于结构方向相似度的异构图像匹配方法， 其特征在于， 步骤S3中， 结构方向的相似性计算公式可用下式近似，     （3） 其中， sinα、 sinβ 分别为模板图与基准图结构方向的正弦； cosα、 cosβ 分别为模板图与 基准图结构方向的余弦， （4） （5） 同理， 根据公式 （4） 和 （5） 可计算si nβ 、 cosβ 。 5.根据权利要求4所述的一种基于结构方向相似度的异构图像匹配方法， 其特征在于， 通过FFT切片 搜索算法进 行结构方向的相似性计算， 具体为： 以模板图的图像像尺寸作为切 片窗口， 对模板图结构方向的正弦和 基准图结构方向的正弦计算相关项C1， 对模板图结构权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239979 A 2方向的余弦和基准图结构方向的余弦计算相关项C2， C1和C2的计算为卷积运算， 采用两次 傅里叶变换实现该 卷积运算。 6.根据权利要求1所述的一种基于结构方向相似度的异构图像匹配方法， 其特征在于， 为提升异构图像匹配方法的准确性， 在步骤S 3之后， 以获得的匹配点为基准点， 缩小基准图 尺寸， 再次进行匹配。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239979 A 3