航空倾斜遥感图像目标精确定位方法与流程

本发明涉及一种航空倾斜遥感图像目标精确定位方法，属于航空遥感图像的几何处理领域，具体可用于对查询图像进行精确定位。

背景技术：

1、在图像检索中，最重要的部分就是图像特征的提取。特征提取方法总的来说可以分为人工设计的描述符和基于学习的描述符两类。

2、人工设计的描述符中，应用最为广泛的是sift及其变体。例如，pca-sift和surf是为了加快sift的构建速度；asift和gloh是为了提高sift的描述能力。这些都属于浮点型描述符，当图像间差异较小时，使用二进制型的描述符能够以更快的速度取得相近的效果。

3、对于多源图像描述符，一种思路是改进sift算子，如ng-sift、gom-sift、or-sift、sar-sift，另一种思路是使用频率域的特征构建描述符，提取新的特征，如使用频率域特征的rift和hopc，同时考虑边缘和纹理的hodm。

4、基于学习的方法主要分为两类，一种是延用传统的图像检索流程，使用神经网络来提取特征，依然进行显示编码，例如deepdesc、lf-net、q-net；另一种是舍弃传统流程，实现端到端的图像检索，如alexnet、vggnet、resnet，初期使用预训练的分类网络，例如利用imagenet进行预训练的模型，最新的是基于深度度量学习，通过优化排名的方法实现图像检索。

5、总的来看，人工设计的同源图像描述符无法处理多源图像，现有多源图像描述符精度有待提升，基于学习的描述符在遥感领域发展缓慢，缺乏训练数据集。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种航空倾斜遥感图像目标精确定位方法，通过图像检索方法获取单应性矩阵，建立像素-坐标关系模型，完成目标点的精确定位，以解决航空倾斜遥感图像定位精度低的问题。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：一种航空倾斜遥感图像目标精确定位方法，利用三维渲染引擎和数字孪生地球对航空倾斜遥感图像中的目标点进行精确定位，包括以下步骤：

3、s1：仿真图像获取：通过三维渲染引擎模拟飞机飞行和相机拍摄，根据任务规划信息，设定飞机飞行参数、相机倾斜成像参数，计算获取与真实航空倾斜遥感图像视觉相似的仿真倾斜遥感图像；

4、s2：粗定位：根据飞机飞行参数、相机倾斜成像参数、飞行轨迹确定s1中获取的仿真倾斜遥感图像的粗略位置，获得粗定位结果和粗定位误差范围；

5、s3：底图获取：根据飞机飞行参数、相机倾斜成像参数、飞行轨迹调整至与s1中获取的仿真倾斜遥感图像相同的角度，并根据s2中获取的粗定位结果和粗定位误差范围，在数字孪生地球中下载带坐标数据的真实底图影像；

6、s4：图像预处理：根据仿真倾斜遥感图像大小、尺度、分辨率、定位精度要求，对s3中获取的真实底图影像进行切片、裁剪、重采样预处理；

7、s5：图像检索：设计一种基于描述符和词袋法的多源图像检索算法，通过特征描述符提取检索图像的特征获取特征集，然后生成码本，通过相似性搜索进行待检索图像的图像检索，得到待检索图像的排序前15名(top15)；

8、s6：图像重排序：通过一种融合结构和纹理信息的局部特征描述符hodm，对上一步检索得到的top15，根据匹配点对之间的关系对初步检索结果进行重排序；

9、s7：精确定位：根据匹配结果进行精确定位，并赋予仿真倾斜遥感图像对应真实底图影像像素点的坐标数据。

10、由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：

11、本发明提出了一种航空倾斜遥感图像目标精确定位方法，能够对仿真航空倾斜图像和从数字孪生地球获取的底图进行快速检索，通过图像检索方法获取单应性矩阵，建立像素-坐标关系模型，完成目标点的精确定位，实现对仿真航空倾斜图像的精确定位。

技术特征：

1.一种航空倾斜遥感图像目标精确定位方法，其特征在于：利用三维渲染引擎和数字孪生地球对航空倾斜遥感图像中的目标点进行精确定位，包括以下步骤：

技术总结本发明公开一种航空倾斜遥感图像目标精确定位方法，包括以下步骤：仿真图像获取、粗定位、底图获取、图像检索、图像重排序、精确定位。本发明解决了航空倾斜遥感图像定位精度低的问题，通过图像检索方法获取单应性矩阵，建立像素‑坐标关系模型，完成目标点的精确定位。技术研发人员：洪海龙,刘玲,吴懋雄,宫玄睿受保护的技术使用者：中国人民解放军93114部队技术研发日：技术公布日：2024/9/2