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龙图腾网恭喜中国空间技术研究院申请的专利一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114255398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111423785.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置是由王跃;姜洋;于龙江;范立佳;余婧;汪精华;高洪涛;杨文涛;张国斌设计研发完成，并于2021-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置，能够解决卫星视频实时或近实时应用问题。采用确定待匹配的卫星视频图像，从所述待匹配的卫星视频图像中提取角点；过滤所述角点；基于过滤后的角点，对所述待匹配的卫星视频图像进行表征，获取表征所述待匹配的卫星视频图像的特征向量；对待匹配的卫星视频图像的特征向量进行匹配。

本发明授权一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种卫星视频图像的特征提取与匹配的方法，其特征在于，包括：步骤S1：确定待匹配的卫星视频图像，从所述待匹配的卫星视频图像中提取角点；步骤S2：确定每个所述角点的灰度值与该角点对应的极值点的灰度值的差值，将该差值与预设阈值进行比较，对角点进行首次过滤；对首次过滤后的每个角点，确定角点的稳定性；基于稳定性，对角点进行二次过滤；步骤S3：基于二次过滤后的角点，对所述待匹配的卫星视频图像进行表征，获取表征所述待匹配的卫星视频图像的特征向量；步骤S4：对待匹配的卫星视频图像的特征向量进行匹配；所述步骤S1具体包括：步骤S101：将所述待匹配的卫星视频图像划分为多个图像块Iij，从各图像块中提取若干特征点，图像块Iij表示第i行第j列的图像块；步骤S102：构建高斯-拉普拉斯算子，使用所述高斯-拉普拉斯算子从每个图像块中提取预定数量的角点，其中：高斯-拉普拉斯算子为 其中，LoGLaplacianofGaussian为高斯-拉普拉斯算子，描述图像二阶空间导数的二维各向同性测度，ΔGσx,y为高斯卷积函数在此处的二阶导数，x为图像像素列坐标，y为图像像素行坐标，Gσx,y为高斯卷积函数，σ为高斯滤波函数的标准差； 其中，k取1.6，Gx,y,kσ为和Gx,y,σ为参数分别为σ和kσ的高斯滤波结果；使用高斯-拉普拉斯算子从已经进行分割的各图像块中提取预定数量的角点，计算并记录图像块Iij中每一个使得公式4取得极大值的x，y： 其中，fx,y为点x,y的灰度值；求取的各个x,y组成卫星视频图像中初步提取到的角点；所述步骤S2，包括：步骤S201：确定并过滤低对比度的角点，即去除对噪声敏感的待选点：对每个待选角点，设该待选角点为p0x,y，与其对应的极值点的偏移量定义为ΔpΔx,Δy，计算极值点与待选角点的差值绝对值，取灰度值阈值Th＝0.03,若Diff≤Th，则保留该待选角点；否则认为该待选角点不稳定，过滤该待选角点；为极值点的灰度值，Dp0为待选角点p0的灰度值；步骤S202：从过滤后的待选角点中，确定并删除不稳定边缘响应点，即对全部过滤后的待选角点中的每一个，均执行以下操作：对过滤后的待选角点p′x,y，构建该过滤后的待选角点的黑塞矩阵H 其中，Dxx、Dxy、Dyy是过滤后的待选触点p′x,y领域位置的差分结果；令α为H矩阵的最大特征值，β为最小特征值，且α和β能够分别代表x和y方向的梯度，则有：TrH＝Dxx+Dyy＝α+βDetH＝DxxDyy-Dxy2＝αβ设置阈值r，r取值12： 若该待选角点p′x,y符合该判断条件，则该待选角点为不稳定边缘响应点，删除该不稳定边缘响应点；否则，保留该待选角点。

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