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基于SURF的月球影像ROI检测

引言 月球影像的感兴趣区域(RegionOfInterest,ROI)是月球影像中最能引起视觉注意、最能表现影像内容特征的区域.月球影像的ROI检测技术在月球影像特征的自动分析、影像内容理解、影像检索等方面有重要的研究与实际应用意义.hti[11模型以其检测效果好、速度快,成为应用最广泛的ROI检测方法,近年来不少研究H刮均参照I仕i模型思想.但是,此类算法多针对通用图像设计,没有考虑月球影像目标对象单一且形状类似(多为撞击坑),背景与前景仅依靠光照形成的灰度变化区别,缺乏色彩信息等领域特点.撞击坑检测算法(CraterDetectionAlgorithm,CDA)利用模式识别及图像处理检测天体表面的撞击坑.常用的检测手段包括Hough变换H剖、纹理分析№‘7]、模版匹配H,81等.CDA算法多用于自动计算包含撞击坑数量和尺寸的大幅天体影像,并以此推算天体表面构造的年龄.因此其检测结果往往包含大量类似背景噪音的小型撞击坑的视觉特征,而非影像的显著内容特征.结合图像尺度空间的视觉显著性特点和月球影像的光照特性提出一种基于月球影像快速鲁棒性特征(SpeededUpRobust Features,SURF)一1的撞击坑模型.在此基础上提出一种月球影像ROI检测算法.该算法通过对月球影像SURF特征的提取,合并与组合而构建撞击坑模型,形成ROI.对嫦娥一号及二号影像数据进行了ROI检测实验,并与经典的Itti检测结果进行对比分析,取得了良好的检测效果. 1月球影像ROI与SURF特征 1.1月球影像R01月球影像ROI主要由视觉敏感的月球表面典型对象撞击坑构成,求取月球影像ROI的问题关键在于检测月球影像中能够代表影像概貌的撞击坑区域.撞击坑区域在月球影像中的表现通常由光照决定.由于太阳光对于月球表面存在照射倾角,撞击坑只有正对阳光的内壁能得到光照.拍摄时,正视角度垂直于月球表面,从而撞击坑的光照面在月球影像上呈现为明亮面,背向阳光的一面呈现为阴影面,二者的组合构成了撞击坑的视觉表现形式(如图1(a)). 1.2月球影像的SURFHerbert Bay于2006年提出SURF”o是一种具有高效性、鲁棒性、尺度及旋转不变性的局部特征点.SURF的主要思想是通过构造图像的尺度空间,并提取其中的局部极值点作为特征点,使用Haar小波生成特征点描述向量.SURF基于尺度空间产生,提取的特征点具有一定的视觉显著性.月球影像的SURF多集中于撞击坑区域,如图1(b)所示,白色圆圈中心表示SURF的位置,圆圈大小表示SURF的尺度.从图中可以看出,显著的撞击坑,阴影面和明亮面可以分别检测出一个或多个SURF;较小的或者不显著的撞击坑则仅能检测出明亮面特征或阴影面特征或没有特征.因此,月球影像SURF密集区域从一定程度上代表了影像的概貌特征,明暗特征通过一定规则的组合通常可以构成视觉敏感的撞击坑区域,而这些区域的集合构成了月球影像ROI.图1月球影像的光照特征与SURFFig1 Illumination andSURFoflunarimagery2基于SURF的月球影像撞击坑模型根据月球影像ROI特点与SURF的关系提出了一种基于SURF的月球影像撞击坑模型.首先定义亮点为三元组PB=(CB,船,HB),其中:CB=(%,儿)为亮点中心坐标,SB为亮点尺度,liB为亮点特征强度指示;类似地,定义三元组PD=(CD,SD,HD)表示暗点.六元组定义撞击坑模型如图2所示,表达式为CRATER=(PB,PD,Angle,Distance,Contrast,SRatio) ,其中,PB和。PD为模型包含的明暗面特征点,其他四个模型要素定义如下.Ande:月球影像中撞击坑亮点中心到暗点中心连线相对于水平的方向,主要由实际太阳照射角度决定.如图3所示。首先定义方向夹角,arctan(yb—yd/x^一zd),x5>xd”+黜协(扎一hAB一妇),札‘扎. (1)以,札2托and扎>yd一们,h2托andy6(妇在[0,2w)区间上将日量化为8个区I司,则模型中Angle取值根据明暗方向不同定义为『1'if0E[字加)【L(o+詈厚)j+1,0山一iseDistance:亮点区域到暗点区域的外部距离(图3),主要由撞击坑的底部平坦程度决定:眈fm:fo,“(旷ya)2+(矿,a12≤(船侧2L((,6一yd)2+(*6一*d)2)÷一SB—SD,othersise(3)Contrast:亮点与暗点之间的特征强度对比度关系。主要由太阳光照强度决定. 3 ROI检测算法(5) 3.1算法要点基于SURF的月球影像ROI检测算法主要思想是通过构建月球撞击坑模型将影像的SURF特征点进行组合,从而求得视觉敏感的月球影像ROI.如图4所示,算法主要有三个步骤:步骤1 特征点提取.首先对影像进行自动对比度调整、噪声消减等预处理,然后根据SURF”。算法提取月球影像的多尺度特征点,区分明暗特征,并计算得到特征点属性参数,即中心位置(%,Y。)、(札,Y。),特征点尺度SB、SD,特征点强度liB、HD.步骤2同质特征合并.合并尺度范围重叠的同质(同为亮点或同为暗点)特征为一个新的特征点,根据两者詹I生计算新特征的属性参数.步骤3 ROI组合.根据约束准则组合成对的明暗特征,构建月球撞击坑模型,形成结果ROI. 3.2同质特征合并同质特征合并的输人为原始明暗特征点集合{PB}u{PD},输出为合并后特征集合,步骤如下:步骤1对{PB}和IPD}中所有特征点按特征图4ROI检测算法的主要步骤Fig.4The mainstepsofthealgorithmfor ROIdetection尺度船、SD从大到小排序.步骤2从{PB}取出第一个特征点PB.,分别计算其中心坐标CB,=(x¨Y。)到集合内其他特征点PB:中心CB:=(*托,Y拒)的距离:Dist=((y砚一扎1)2+(x驼一z61)2)T .(6)步骤3若距离Dist小于PB.的尺度船,且不存在PD。EiPD},使PD。中心落于PB.的尺度范围内且与PB:近邻(距离小于门限值Dist_Threshold),即:f((%一Y¨)2+(zm一4n)2)7<3Bl …L((‰一Yt2)2+(。d1一%)2)7

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