成規(guī)則網(wǎng)格陣列，地形三維圖如圖1。
[0041] 將多波束測深插值獲得的二維高程陣列和原始數(shù)據(jù)庫的高程陣列進行灰度化，轉(zhuǎn) 化為灰度圖像，轉(zhuǎn)化方式如下：
[0042]
[0043] 其中，h_(i，j)表示對應二維陣列點的水深值，round⑷表示就近取整，p_(i，j) 表示該點對應的灰度值，轉(zhuǎn)化后的灰度圖如圖2。
[0044] (2)在實時建立的模板上選取具有相對位置關系、地形具有差異的兩個子模板，作 子模板的內(nèi)切圓，圓心位置由所插值形成的網(wǎng)格確定，通過確定兩個圓心的距離以及結(jié)合 航向確定雙圓的位置關系，記為Up，Θ )，內(nèi)切圓外像素點置零。雙圓子模板形成的灰度度 圖像如圖3。
[0045] (3)提取SIFT角點特征量，進行匹配，匹配圖如圖4,具體方式如下：
[0046] -幅圖像尺度空間函數(shù)定義為：
[0047]
[0048]
[0049]
[0050] 其中，G(x，y，〇 )為尺度可變高斯函數(shù)；〇為尺度空間因子；L(x，y，〇 )為尺度空 間。
[0051] 首先，建立高斯差分尺度空間，并選取尺度空間極值點作為特征點；將圖像與不同 尺度下的高斯函數(shù)卷積得到高斯金字塔，相鄰尺度空間相減得到高斯差分尺度空間，定義 為：
[0052] D (X，y，〇 ) = (G (X，y，k 〇 ) -G (X，y，〇 )) *1 (X，y) = L (X，y，k 〇 ) -L (X，y，〇 )
[0053] 將高斯尺度差分空間的像素點和本層和上下兩層進行比較，如果是最大值或者最 小值，則記錄下來，作為候選特征點；
[0054] 為保證特征點具有旋轉(zhuǎn)不變性，根據(jù)特征點在所作的圓形鄰域內(nèi)各像素點的梯度 大小和方向的統(tǒng)計情況，為特征點指定特征方向，公式如下：
[0055]
[0056]
[0057] m(x, y)和Θ (X，y)為（X，y)處模值和梯度方向；
[0058] 將得到的特征點生成SIFT特征向量，對傳統(tǒng)SIFT算法進行降維處理，以內(nèi)切圓為 統(tǒng)計鄰域，生成SIFT特征向量，為減小光照影響并進行歸一化處理，形成最終匹配特征向 量；然后采用歐式距離進行特征向量的度量，來確定匹配位置。
【主權(quán)項】
1. 一種雙圓子模板水下地形匹配方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 由多波束測深系統(tǒng)獲得的條帶，通過數(shù)據(jù)處理形成二維高程陣列，并轉(zhuǎn)化為灰度 值，形成待匹配模板，調(diào)取原始數(shù)據(jù)庫地形高程圖轉(zhuǎn)化為灰度圖，形成搜索母圖； (2) 選取一個較大的模板，再從中選取兩個小的子模板，作內(nèi)切圓，確定雙圓之間的位 置關系，形成雙圓子模板模型，然后在母圖上進行雙圓子圖搜索匹配； (3) 提取圖像角點特征量，將母圖搜索到的雙圓子圖與子模板進行匹配，獲取水下潛器 的位置。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種雙圓子模板水下地形匹配方法，其特征在于，雙圓子模 板模型建立通過以下具體步驟實現(xiàn)： (1) 在實時建立的模板上選取具有相對位置關系、地形具有差異的兩個子模板； (2) 作子模板的內(nèi)切圓，圓心位置由所插值形成的網(wǎng)格確定； (3) 通過確定兩個圓心的距離以及結(jié)合航向確定雙圓的位置關系，記為L(p，Θ)。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種雙圓子模板水下地形匹配方法，其特征在于，圖像角點 特征為SUSAN算子、Harris算子以及SIFT算子。4. 根據(jù)權(quán)利要求1-3任一項所述的一種雙圓子模板水下地形匹配方法，其特征在于， 圖像角點特征采用SIFT算子的雙圓子模板，具體實現(xiàn)步驟如下： (1)將多波束測深插值獲得的二維高程陣列和原始數(shù)據(jù)庫的高程陣列進行灰度化，轉(zhuǎn) 化為灰度圖像，轉(zhuǎn)化方式如下：其中，Iili j表示對應二維陣列點的水深值，round(*)表示就近取整，p u表示該點對應 的灰度值； (2對多波束實時掃側(cè)并對采集的數(shù)據(jù)進行處理形成模板，選取具有位置關系 L(P，Θ )和地形差異的雙圓子模板，對原始母圖開始依次搜索雙圓子圖進行匹配； (3)采用SIFT算子提取特征量，具體如下： 一幅圖像尺度空間函數(shù)定義為：其中，G(x，y，〇 )為尺度可變高斯函數(shù)；〇為尺度空間因子；L(x，y，〇 )為尺度空間； 首先，建立高斯差分尺度空間，并選取尺度空間極值點作為特征點；將圖像與不同尺度 下的高斯函數(shù)卷積得到高斯金字塔，相鄰尺度空間相減得到高斯差分尺度空間，定義為： D (X，y，〇 ) = (G (X，y，k 〇 ) -G (X，y, 〇 )) *1 (X，y) = L (X，y，k 〇 ) -L (X，y，〇 ) 將高斯尺度差分空間的像素點和本層和上下兩層進行比較，如果是最大值或者最小 值，則記錄下來，作為候選特征點； 為保證特征點具有旋轉(zhuǎn)不變性，根據(jù)特征點在所作的圓形鄰域內(nèi)各像素點的梯度大小 和方向的統(tǒng)計情況，為特征點指定特征方向，公式如下： CN 105160665 A _權(quán)利要求書_ _2/2 頁m(x，y)和Θ (X，y)為（X，y)處模值和梯度方向； 將得到的特征點生成SIFT特征向量，對傳統(tǒng)SIFT算法進行降維處理，以內(nèi)切圓為統(tǒng)計 鄰域，生成SIFT特征向量，為減小光照影響并進行歸一化處理，形成最終匹配特征向量；然 后采用歐式距離進行特征向量的度量，來確定匹配位置。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種雙圓子模板水下地形匹配方法。本發(fā)明由多波束測深系統(tǒng)獲得的條帶，通過數(shù)據(jù)處理形成二維高程陣列，并轉(zhuǎn)化為灰度值，形成待匹配模板，調(diào)取原始數(shù)據(jù)庫地形高程圖轉(zhuǎn)化為灰度圖，形成搜索母圖；選取一個較大的模板，再從中選取兩個小的子模板，作內(nèi)切圓，確定雙圓之間的位置關系，在母圖上進行雙圓子圖搜索匹配；提取圖像角點特征量，將母圖搜索到的雙圓子圖與子模板進行匹配，獲取水下潛器的位置。本發(fā)明與以往單模板匹配方法相比，克服了遍歷搜索匹配時間過長的問題；采用圓形模板可以降低角點特征檢測算法計算復雜度，克服旋轉(zhuǎn)、仿射變換等問題影響，提高了匹配時間和精度，有很好的推廣性和適用性。
【IPC分類】G06T7/00
【公開號】CN105160665
【申請?zhí)枴緾N201510525975
【發(fā)明人】張濤, 胡賀慶, 徐曉蘇, 楊書天
【申請人】東南大學
【公開日】2015年12月16日
【申請日】2015年8月25日