一种星载平台轻量化快速影像匹配方法

针对现有传统影像匹配在星载平台有限的存储及算力条件下难以快速计算的问题,本文提出一种适用于星载平台的、基于哈希学习的轻量化快速影像匹配方法。该方法以同源卫星影像的特征描述符作为训练集计算哈希函数,并利用训练好的哈希函数将特征点的浮点型特征描述符映射至汉明空间,实现特征点对间相似度的快速计算,进一步通过剔除误匹配点获得精确匹配结果。同时,训练集中的特征描述符的种类可根据星载平台载荷的传感器类型、影像分辨率及目标区域影像的地貌类型进行灵活选择,使得本文方法具备良好的可重构性;计算汉明距离衡量特征点对间的相似度,提高本文方法在星载平台轻量化处理的应用能力。选取不同时刻资源三号卫星影像及高分七号卫星影像进行匹配对比实验,本文方法轻量化处理后的LW-SIFT方法相较于经典SIFT方法,在耗时方面减少50.12%,且增加正确匹配点数达20.28%。实验结果表明,本文方法能够显著提升影像匹配的精确度及时效性,有较大的应用潜力,能够为星载平台应用提供有力支撑。