基于结构信息的异源遥感图像局部特征描述符研究

付志涛

昆明理工大学国土资源工程学院，云南 昆明 650093

异源遥感图像处理中不同传感器由于成像机理和工作原理不同，异源图像之间往往存在较大辐射差异和几何形变，使得异源图像的局部不变特征描述成为一项具有挑战性工作。针对异源遥感图像局部特征描述符可区分性不足、旋转变化的稳健性不强及计算效率较低等问题，论文展开了一系列深入研究，主要研究工作如下：

(1) HOMPC(histograms of oriented magnitudes and phase congruency)：可区分的异源遥感图像局部特征描述符。目前的局部特征描述符对非线性辐射差异的图像稳健性不足而导致描述符的可区分度不高。针对这一难点，提出一种基于幅值和相位一致性的局部特征描述符—HOMPC。该描述符根据log-Gabor滤波器的响应幅度，利用相位一致性方向图和幅值方向二值图来分别捕获具有非线性辐射变化的异源遥感图像之间的几何结构和纹理结构信息。采用HOG(histogram of oriented gradients)描述符分块构建局部特征区域的相位一致性方向直方图(HPC)和幅值方向直方图(HOM)。整合归一化的HOM和HPC，得到HOMPC描述符。通过选择多组异源遥感图像数据集作为测试数据，将HOMPC与几种最优秀的描述符进行匹配性能比较。结果表明，HOMPC描述符能够较好地抵抗图像间的非线性辐射差异，具有较高区分能力。

(2) RIMPC(rotation invariant histograms of oriented magnitudes and phase congruency)：旋转不变性的异源遥感图像局部特征描述符。目前的局部特征描述符大多具有旋转不变性，但对具有非线性辐射差异异源图像的稳健性较差，HOMPC描述符仅能容忍小角度旋转变化(10°以内)。针对这一难点，提出一种具有旋转不变性的局部特征描述符—RIMPC。该描述符利用log-Gabor奇对称滤波的平均响应值构建每个兴趣点的主方向，并根据主方向计算兴趣点区域对应每个子区域的旋转不变性中心点坐标及旋转不变性幅值方向直方图和相位一致性直方图，归一化得到RIMPC描述符。选择多组异源遥感图像数据集，将RIMPC与几种最优秀的描述符进行匹配性能比较。结果表明，RIMPC对具有非线性辐射差异的旋转变化图像具有较强的稳健性，且优于其他描述符。

(3) HoDM(histograms of directional response maps)：快速的异源遥感图像局部特征描述符。目前的局部描述符，如SURF(speeded-up robust features)以及局部二进制描述符，基本可以满足实时性匹配需求，但对具有非线性辐射差异的异源图像的稳健性不足，HOMPC和RIMPC描述符无法满足匹配任务的实时性需求。针对这一难点，提出一种组合结构和纹理信息的局部特征描述符—HoDM。该描述符使用Sobel多方向滤波构建方向响应值图和方向响应二值图分别捕捉异源图像之间的共同结构和纹理特征。使用高斯滤波器和均值滤波器分别对多方向响应值图和响应二值图进行卷积直接得到每个像素点的直方图。结合分块思想，得到HoDM描述符。通过多组异源遥感图像数据集进行匹配性能测试，HoDM具有较强的稳健性和快速性，且优于其他描述符。