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公开(公告)号：CN119625039A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510170563.3
申请日：2025-02-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解耦的多模态图像配准方法、系统和计算机设备，包括以下步骤：1、获取若干多模态图像并处理，得到具有多样性的多模态图像配准数据集；2、搭建基于特征解耦的多模态图像配准神经网络模型；3、设计损失函数监督多模态图像配准神经网络模型的训练，优化配准过程；4、利用训练好的多模态图像配准神经网络模型对待配准多模态图像进行处理，得到图像转换参数矩阵，根据图像转换参数矩阵对图像对中的待配准图像进行转换，得到配准后的图像。本发明所提出的基于特征解耦的多模态图像配准方法，能够有效提高多模态图像配准的性能，尤其是在面对不同模态之间较大差异的情况下，表现出良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118053010B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410445247.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/75 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了拒止环境下基于无人机图像和卫星地图的景象匹配方法，包括数据集制作，对SuperRetrieval模型进行训练；使用卫星地图裁剪后的图片经过训练好的SuperRetrieval模型后提取的全局描述符，与对应地理坐标和图像一起保存生成地图数据库，在无人机飞行过程中，将所拍摄到的无人机图像送入训练好的SuperRetrieval模型，得到该图像的全局描述符，使用该描述符在地图数据库中进行检索，获得当前视角的地理坐标与图像，进行完成景象导航和匹配。有效解决由于拒止环境下无人机无法获取足够的定位信息而导致粗定位失败的问题，以确保无人机能够在各种挑战性的环境中可靠地执行景象匹配任务。
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公开(公告)号：CN118262127A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410264714.7
申请日：2024-03-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种基于数据预处理的无人机图像匹配定位方法，包括：1、读取无人机相机及机载平台输出的文件数据以及拍摄的图像；2、下载卫星地图；3、对卫星地图进行预处理，并划定待匹配区域；计算图像旋转角度，并对无人机拍摄图像进行旋转矫正；4、根据划定的待匹配区域的坐标信息，对卫星地图进行裁剪，并将裁剪后的图作为图像匹配的卫星地图；5、提取无人机图像和卫星底图的特征点并检测，计算每个特征点的描述子；输出检测到的特征点的坐标和相应的描述子；6、执行特征点匹配，输出匹配结果。本发明解决了全局特征匹配中，对初始区域估计敏感、计算复杂度高的问题和局部特征匹配中，由于不同的图像可能出现多个最优匹配，使匹配结果不稳定的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118097186A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410428328.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/74 , G06V10/46 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于像素级支持向量数据描述的景像匹配方法及系统，获取待匹配图像和参考图像并通过浅层网络特征提取模块进行特征提取，将提取的特征通过特征描述符优化模块进行优化，剔除掉冗余的特征描述符，对优化后得到的参考图像特征描述符进行多元高斯分布建模，根据优化后得到的待匹配图像特征描述符、建模后得到均值和方差计算注意力掩码，通过注意力掩码从参考图像的特征和待匹配图像的特征中选出优质特征，并通过景像匹配模块估计单应性矩阵，实现参考图像的匹配与定位。本发明设计了特征描述符优化模块以及注意力掩码生成模块可以提高参考图像和待匹配图像配准的鲁棒性，提高了无人机航拍图像定位精度的可靠性。
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公开(公告)号：CN117876723A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410273563.1
申请日：2024-03-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种拒止环境下无人机航拍图像全局检索定位方法，包括：1、利用搭载云台相机的无人机采集航拍图像，并对航拍图像进行校正；2、运用尺度不变特征变换算法识别航拍图像的特征点，构建航拍图像的图像特征向量描述符；3、构建全局卫星地图信息库，并分割成指定数量的卫星地图，分别构建每个卫星地图的图像特征向量描述符；4、利用航拍图像分别与每个卫星地图进行匹配，得到匹配成功的卫星地图，得到航拍图像与卫星图像的变换关系，得到航拍目标的定位信息。本发明克服了无GPS信号时难以准确定位目标位置的问题，大大提高了无人机航拍图像的定位精度和可靠性，为各种应用场景提供了强大的支持。
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公开(公告)号：CN119625039B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510170563.3
申请日：2025-02-17
Applicant: 湖南大学
IPC: G06T7/33 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于特征解耦的多模态图像配准方法、系统和计算机设备，包括以下步骤：1、获取若干多模态图像并处理，得到具有多样性的多模态图像配准数据集；2、搭建基于特征解耦的多模态图像配准神经网络模型；3、设计损失函数监督多模态图像配准神经网络模型的训练，优化配准过程；4、利用训练好的多模态图像配准神经网络模型对待配准多模态图像进行处理，得到图像转换参数矩阵，根据图像转换参数矩阵对图像对中的待配准图像进行转换，得到配准后的图像。本发明所提出的基于特征解耦的多模态图像配准方法，能够有效提高多模态图像配准的性能，尤其是在面对不同模态之间较大差异的情况下，表现出良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118053010A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410445247.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/75 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06V10/46 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了拒止环境下基于无人机图像和卫星地图的景象匹配方法，包括数据集制作，对SuperRetrieval模型进行训练；使用卫星地图裁剪后的图片经过训练好的SuperRetrieval模型后提取的全局描述符，与对应地理坐标和图像一起保存生成地图数据库，在无人机飞行过程中，将所拍摄到的无人机图像送入训练好的SuperRetrieval模型，得到该图像的全局描述符，使用该描述符在地图数据库中进行检索，获得当前视角的地理坐标与图像，进行完成景象导航和匹配。有效解决由于拒止环境下无人机无法获取足够的定位信息而导致粗定位失败的问题，以确保无人机能够在各种挑战性的环境中可靠地执行景象匹配任务。
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公开(公告)号：CN117876723B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410273563.1
申请日：2024-03-11
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种拒止环境下无人机航拍图像全局检索定位方法，包括：1、利用搭载云台相机的无人机采集航拍图像，并对航拍图像进行校正；2、运用尺度不变特征变换算法识别航拍图像的特征点，构建航拍图像的图像特征向量描述符；3、构建全局卫星地图信息库，并分割成指定数量的卫星地图，分别构建每个卫星地图的图像特征向量描述符；4、利用航拍图像分别与每个卫星地图进行匹配，得到匹配成功的卫星地图，得到航拍图像与卫星图像的变换关系，得到航拍目标的定位信息。本发明克服了无GPS信号时难以准确定位目标位置的问题，大大提高了无人机航拍图像的定位精度和可靠性，为各种应用场景提供了强大的支持。
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