面向大视角差的无人机影像序列学习型特征匹配EI北大核心CSCD

针对无人机大视角差影像之间存在仿射变形大、遮挡严重、视角差异显著等问题导致的同名点匹配存在多解和大量误匹配难题,本文提出了一种适用于大视角差影像稳健匹配方法。利用改进的具有双头通信机制的D2-Net卷积神经网络提取倾斜影像的学习型特征,在之后的同名点匹配搜索阶段,为解决唯一匹配点受到较多潜在可行解干扰的问题,设计了一种由粗到精的提纯策略,在稳健匹配同名点对的同时大幅降低匹配开销成本。将HPatches数据集中多组不同场景的影像序列和实地采集的无人机大视角差影像序列作为数据源对提出的方法进行测试,并与具有代表性的基于手工设计的ASIFT方法和基于深度学习的多种方法进行了比较。结果表明,本文方法能够提取稳健的大视角差影像序列仿射不变学习型特征,在正确匹配点数、匹配点正确率、匹配点均方根误差和匹配时间开销方面具有优势。     

多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

剔除无人机影像BRISK特征误匹配点对算法

针对BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。     

位姿信息的小型无人机影像拼接方法

针对传统影像拼接方法需要控制点的问题,该文提出一种基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获取无人机拍摄的位置姿态参数,利用Harris算法提取特征点,采用SIFT描述方法计算特征向量,通过近似最近邻算法和PROSAC算法对匹配的同名点对精化。然后根据同名点对像平面坐标和航拍时的位置姿态信息,计算影像之间的变换矩阵,通过最小二乘原理平差计算以提高变换矩阵精度。最后利用变换矩阵实现无人机多幅影像的拼接,得到兴趣区域全景图。实验结果验证了该方法在拼接效果方面具有优势。     

一种喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法

针对喀斯特地貌地形起伏大、沟壑纵深、影像局部存在阴影,该地区无人机遥感影像匹配难度大,该文提出一种基于AKAZE特征和RANSAC算法的喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法。该方法采用AKAZE特征检测算法提取喀斯特地貌无人机遥感影像的特征点,能够较为精简地描述出影像的特征,影像匹配时间缩短,匹配速度提高明显;由于预匹配存在错误点对,利用单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对,同时得到最优的单应性矩阵。实验结果表明,该方法的匹配耗时和匹配正确率较优于经典的SURF和BRISK算法,该匹配方法更适合于喀斯特地貌无人机遥感影像匹配。     

卫星影像匹配的深度卷积神经网络方法

本文侧重于智能化摄影测量深度学习的第一个方面：深度卷积方法。传统的影像同名点对提取算法通常利用人工设计的特征描述符及其最短距离作为匹配准则进行匹配,其匹配结果易陷入局部极值,造成部分正确匹配点对的遗漏。针对这一问题,本文引入深度学习方法,设计了一种基于空间尺度卷积层的两通道深度卷积神经网络,采用其进行影像间的匹配模式学习,实现了基于深度卷积神经网络的卫星影像匹配。试验表明,在处理异源、多时相、多分辨率的卫星影像情况下,本文方法比传统匹配方法能提取到更为丰富的影像同名点对,且最终匹配提纯结果正确率优于90%。     

联合对数极坐标描述与位置尺度特征的无人机影像匹配算法

针对无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）影像提取的同名点数量较少,从而影响影像间位姿信息的计算,导致影像拼接错位、平差解算不严密甚至失败等问题,提出了一种联合对数极坐标描述与位置尺度特征的匹配算法。首先,建立高斯多尺度影像集合进行特征点提取;其次,采用对数极坐标进行描述子构建,建立适合UAV影像特征的描述子;然后,通过位置和尺度约束的距离匹配函数进行特征匹配;最后,通过模式搜索和快速样本共识方法剔除粗差后完成同名点提取。将四旋翼UAV获取的影像作为实验数据,与SIFT(scale invariant feature transform)算法和SAR-SIFT（synthetic aperture radar-SIFT）算法进行了影像匹配的对比实验。结果表明,所提算法可以较好地提取UAV影像的同名点对。     

面向立面大角度影像拼接的稳健匹配方法

建立了一种面向大角度立面影像拼接的可靠匹配方法.该方法首先以SIFT特征向量双向最邻近距离比(BNNDR)作为匹配测度条件得到初匹配,考虑到大角度影像特点,分别应用核线约束和视差梯度约束条件,精化得到可靠的同名特征点,最后通过多次单应性确定立面待拼接区域的同名特征点,匹配结果和拼接效果表明,该方法可保障大角度立面影像拼接同名点的可靠性与准确性.     

改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法

针对倾斜无人机影像间存在较大的视角、几何形变导致的难以高效获得可靠同名点问题,提出改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法.算法分为3个阶段:①利用POS数据及公开的SRTM辅助数据对影像进行近似正射纠正消除影像几何形变;②对重叠区域的影像进行均匀分块,根据影像块的信息熵来合理分配各影像块的特征点数,利用Harris算子提取均匀分布的特征点,采用SIFT描述子计算特征向量;③利用多层次约束的匹配策略,在保证匹配正确率的前提下尽可能提高计算效率.通过多组实验分析,结果表明该算法获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想.     

基于SIFT特征匹配和射影变换的控制点快速量测方法研究

针对无人机影像控制点量测人工作业量大的问题,本文提出了一种基于SIFT特征匹配算法和射影变换关系的无人机影像控制点位置预测方法:首先对控制点影像和待量测影像进行匹配,然后利用同名像点坐标计算影像间单应矩阵,最后计算待量测影像上的控制点坐标,达到控制点位置预测的效果。基于VS2010平台开发控制点位置预测软件并进行测试。实验表明:该软件可用于无人机影像控制点位置预测,大大提高了控制点量测效率。     

利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配

喀斯特地区地形复杂，无人机影像匹配难度大、耗时多。针对如何提高该区域无人机影像的匹配效率，本文提出了一种基于AKAZE的改进算法。该算法首先利用完全仿射不变框架对原始影像进行视角模拟；然后利用AKAZE算法对模拟影像进行特征点提取和描述，并获得原始影像的特征点和描述符；最后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法对原始影像进行精匹配，进而剔除粗匹配过程中错误匹配点对。本文对该改进算法开展了试验研究，并与ASIFT和AKAZE等常用算法进行了试验对比分析。试验结果表明，对喀斯特地区无人机影像匹配而言，与ASIFT算法相比，在保持相当匹配正确率的情况下，基于A-AKAZE算法的匹配总耗时是ASIFT算法耗时的50%左右，可以较大幅度地减少匹配总耗时；与AKAZE算法相比，基于A-AKAZE算法的影像总匹配对数及正确匹配对数至少是ASIFT算法的影像总匹配对数及正确匹配对数的7倍。综合考虑匹配耗时和正确匹配对数，本文算法优于AKAZE和ASIFT等常用算法，更适合于喀斯特地区的无人机影像匹配。     

基于无人飞行器遥感影像的数字摄影测量关键技术研究

随着无人飞行遥感器越来越多的应用到国民经济建设,无人飞行器遥感影像的处理已成为当下一个热点的研究问题。但相对于传统的航空摄影测量而言,无人飞行器遥感影像有着很多传统航空影像所不具有的问题。针对这些特点,本文着重探讨影像畸变改正、Harris特征点提取、基于特征点的金子塔影像双向匹配以及核线影像生成等无人机影像数字摄影测量处理的关键技术。     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。     

一种无人机影像空三加密点抽稀算法

在无人机空三加密中,特征点匹配多采用基于计算机视觉的匹配算法进行处理,对稀少的空中三角测量控制点进行控制点位的补充。由于无人机影像分辨率高,细节丰富,使得匹配特征点数量庞大,给后续的区域网平差带来困难。本文提供的空三加密点抽稀算法,可大幅降低加密点的数量,优先保留优质点位,并保证被保留点位均匀分布。     

无人机影像特征联合提取与双向匹配研究

针对无人机影像数据量大、存在旋转和尺度变化的问题，提出了基于特征联合提取与双向匹配的影像配准方法。分析了SURF算法和BRISK算法的特点，研究了融合SURF特征点检测和BRISK特征点描述的影像特征联合提取和PROSAC双向匹配的算法和步骤，并结合试验分析验证了该方法的有效性。     

最优路径的无人机影像拼接

SIFT算法是基于尺度空间的特征匹配方法,该算法为每个关键点指定了方向参数,具备旋转不变性,对图像倾斜的适应性很强.本文采用SIFT算法对无人机图像提取特征点,利用欧氏距离粗匹配,通过距离中误差精匹配.在对拼接误差原因分析的基础上,提出了采用最优路径的拼接方法来降低误差.     

基于SIFT的无人机遥感影像匹配算法研究

无人机遥感影像存在像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则且倾角过大等问题,传统的灰度匹配很难胜任无人机遥感影像的匹配。SIFT特征具有旋转、微小仿射的不变性。本文分析SIFT特征的优点,指出其存在的问题,结合灰度匹配、最小二乘匹配及影像金字塔策略,提出了一套适合无人机遥感影像的匹配算法流程。     

一种基于Harris与RANSAC算法的图像拼接软件研发

图像拼接技术在科研和工程中应用广泛,本文基于Harris与RANSAC算法设计开发了一款图像拼接软件,包括兴趣点检测、特征匹配、精确匹配、图像拼接等主要功能模块,并以普通照片、无人机影像和全景照片为例开展了该软件的应用试验,结果表明:基于Harris与RANSAC算法的图像拼接方法能够较好地实现对普通照片、无人机影像以及全景照片的无缝拼接,该软件简单易用、可靠性强。     

基于SURF改进算法的红外序列影像快速配准的方法研究

提出一种基于SURF算子和特征偏移一致性准则的无人飞行器红外序列影像配准的方法。该方法采用SURF算子对特征点进行提取和匹配。SURF算子仅考虑点的局部信息,没有考虑特征点集的几何信息。本文采用特征偏移一致性准则来剔除误匹配点对,提高特征点对的匹配精度,所得到的特征点集采用LM非线性优化进行单应矩阵求解配准,与其他算法相比,本方法适合于红外序列影像快速拼接,有较好的实用效果和鲁棒性。