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龍圖騰網恭喜中國空間技術研究院申請的專利一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114255398B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111423785.X，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置是由王躍;姜洋;于龍江;范立佳;余婧;汪精華;高洪濤;楊文濤;張國斌設計研發完成，并于2021-11-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置，能夠解決衛星視頻實時或近實時應用問題。采用確定待匹配的衛星視頻圖像，從所述待匹配的衛星視頻圖像中提取角點；過濾所述角點；基于過濾后的角點，對所述待匹配的衛星視頻圖像進行表征，獲取表征所述待匹配的衛星視頻圖像的特征向量；對待匹配的衛星視頻圖像的特征向量進行匹配。

本發明授權一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種衛星視頻圖像的特征提取與匹配的方法，其特征在于，包括：步驟S1：確定待匹配的衛星視頻圖像，從所述待匹配的衛星視頻圖像中提取角點；步驟S2：確定每個所述角點的灰度值與該角點對應的極值點的灰度值的差值，將該差值與預設閾值進行比較，對角點進行首次過濾；對首次過濾后的每個角點，確定角點的穩定性；基于穩定性，對角點進行二次過濾；步驟S3：基于二次過濾后的角點，對所述待匹配的衛星視頻圖像進行表征，獲取表征所述待匹配的衛星視頻圖像的特征向量；步驟S4：對待匹配的衛星視頻圖像的特征向量進行匹配；所述步驟S1具體包括：步驟S101：將所述待匹配的衛星視頻圖像劃分為多個圖像塊Iij，從各圖像塊中提取若干特征點，圖像塊Iij表示第i行第j列的圖像塊；步驟S102：構建高斯-拉普拉斯算子，使用所述高斯-拉普拉斯算子從每個圖像塊中提取預定數量的角點，其中：高斯-拉普拉斯算子為 其中，LoGLaplacianofGaussian為高斯-拉普拉斯算子，描述圖像二階空間導數的二維各向同性測度，ΔGσx,y為高斯卷積函數在此處的二階導數，x為圖像像素列坐標，y為圖像像素行坐標，Gσx,y為高斯卷積函數，σ為高斯濾波函數的標準差； 其中，k取1.6，Gx,y,kσ為和Gx,y,σ為參數分別為σ和kσ的高斯濾波結果；使用高斯-拉普拉斯算子從已經進行分割的各圖像塊中提取預定數量的角點，計算并記錄圖像塊Iij中每一個使得公式4取得極大值的x，y： 其中，fx,y為點x,y的灰度值；求取的各個x,y組成衛星視頻圖像中初步提取到的角點；所述步驟S2，包括：步驟S201：確定并過濾低對比度的角點，即去除對噪聲敏感的待選點：對每個待選角點，設該待選角點為p0x,y，與其對應的極值點的偏移量定義為ΔpΔx,Δy，計算極值點與待選角點的差值絕對值，取灰度值閾值Th＝0.03,若Diff≤Th，則保留該待選角點；否則認為該待選角點不穩定，過濾該待選角點；為極值點的灰度值，Dp0為待選角點p0的灰度值；步驟S202：從過濾后的待選角點中，確定并刪除不穩定邊緣響應點，即對全部過濾后的待選角點中的每一個，均執行以下操作：對過濾后的待選角點p′x,y，構建該過濾后的待選角點的黑塞矩陣H 其中，Dxx、Dxy、Dyy是過濾后的待選觸點p′x,y領域位置的差分結果；令α為H矩陣的最大特征值，β為最小特征值，且α和β能夠分別代表x和y方向的梯度，則有：TrH＝Dxx+Dyy＝α+βDetH＝DxxDyy-Dxy2＝αβ設置閾值r，r取值12： 若該待選角點p′x,y符合該判斷條件，則該待選角點為不穩定邊緣響應點，刪除該不穩定邊緣響應點；否則，保留該待選角點。

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