影像连接点均衡化高精度自动提取

针对空中三角测量影像连接点提取中存在的误匹配、点位多而分布不均和点位定位精度低等问题,提出了一种影像连接点均衡化高精度自动提取方法。首先采用分块SIFT技术进行特征的提取与匹配,并利用并查集数据结构进行特征点的高效多视追踪;然后采用提出的物方分块点位筛选算法对点位进行了相对均衡化的择优挑选;最后采用最小二乘匹配技术对得到的SIFT连接点坐标位置进行精化。选取中国嵩山遥感定标场的有人机影像和沙漠地区无人机影像作为试验数据,通过目视检查、像方反投影误差和检查点精度等3个指标进行了分析,结果表明本文方法有效克服了弱纹理和重复纹理导致的连接点提取与匹配困难,并改善了连接点分布的均匀性和提高了连接点的定位精度。     

基于物方几何约束的多视匹配算法研究

影像匹配是航空影像数据自动空三处理的关键技术之一。为充分利用三线阵影像信息及纹理信息,文中针对ADS40影像采用一种利用像方和物方信息进行约束的多视匹配方法,此算法能同时处理3张及3张以上的影像,大大加快匹配效率,为自动空三提供有效的连接点及为提取DSM提供高精度密集匹配点。     

面向影像匹配的SUSAN角点检测

在分析比较现有角点提取算法的基础上,将SUSAN算法用于提取高分辨率影像的角点及影像匹配。针对试验中原算法在不规则纹理区提取大量冗余角点及对强边缘敏感等问题,提出按照影像局部和整体对比度的关系自适应计算灰度差阈值,使用矩形模板从边界上确定USAN区域(核值相似区)可能的范围,再检测角点的改进思路。试验证明改进后算法提取的角点位置更为准确,有效剔除了原算法检测结果中的冗余角点,提高了影像匹配速度。     

相同侧视方向异轨SAR图像差异化约束连接点提取

为了实现SAR图像区域网平差时连接点的自动稳健提取,面向相同侧视方向、近似平行轨道的异轨SAR图像,针对其方位向相对几何畸变较小、距离向相对几何畸变较大的特点,提出一种采用差异化约束的SAR图像连接点提取方法。该方法在构建SAR图像影像金字塔的基础上,采用增大方位向边长的长方形匹配窗口由金字塔顶层向下逐层进行相关系数匹配,利用方位向强约束、距离向弱约束的差异化随机采样一致性算法剔除误匹配点,并利用方位向全局双线性变换模型与距离向局部双线性变换模型进行下层金字塔影像的匹配点位预测。采用Envisat ASAR图像和国产机载SAR图像分别进行了连接点提取试验,验证了本文方法的有效性。     

L0级机载三线阵影像连接点自动提取

针对L0级机载三线阵影像数据量大以及变形大的问题,提出一种基于SIFT和相关系数法匹配相结合的连接点提取方法。首先,建立金字塔影像后,在影像金字塔顶层采用SIFT算法匹配同名点;然后,基于金字塔匹配传播以及相关系数法实现连接点的传递;最后,通过POS数据几何约束剔除可能的误差,并进行分布优化。3个条带ADS40影像的试验结果表明:与常规连接点提取方法相比,该文方法匹配正确率提高6%以上,且连接点分布更均匀,可以满足自动空三的需求。     

基于自适应马尔科夫随机场的深空探测影像密集匹配

针对深空探测影像纹理贫乏导致的匹配不确定性问题,在传统马尔科夫匹配模型的基础上提出自适应马尔科夫随机场模型,将模型抽象为数据项和空间项的组合,通过自适应视差范围确定、自适应窗口匹配和自适应权重系数的有效结合,实现了深空探测影像的密集匹配。该模型在匹配过程中有效降低了视差搜索范围,在实现全局匹配的同时保留了视差不连续的区域特征。采用勇气号火星车影像与嫦娥影像进行实验,结果证明该方法提高了深空探测影像中纹理贫乏区域匹配的精度。     

相位相关法辅助的重复纹理区低空影像匹配

针对重复纹理区低空影像匹配中存在的多义性易造成同名点过少或匹配失败等问题,利用相位相关法计算了像对中两影像傅立叶变换复共轭的互功率谱,预测同名点在平移、旋转和尺度上的遍历范围,并以尺度遍历范围自适应估计Harris-Laplace尺度空间和检测角点,然后通过相关系数法和核线约束匹配同名点。实验验证了该方法对于重复纹理区低空影像匹配的可靠性和实用性,可获得数量足够且分布均匀的同名点。     

移动高程平面约束的多视影像特征点匹配

针对影像匹配中由于重复纹理和遮挡导致的不确定性问题,提出移动高程平面约束的多视影像特征点匹配方法。该方法将多视影像上提取的特征点投影到不同高程的物方格网平面,利用平面上格网单元来约束候选同名特征点,对多视影像进行选择性匹配,避免部分影像遮挡对匹配的影响。实验选取UCX(UltraCamX)数字航空影像进行匹配,取得可靠的匹配结果,从而验证了本文方法的有效性。     

基于Harris算子的遥感影像自适应特征提取方法

提出一种基于Harris算子的遥感影像自适应特征点信息提取新方法。在进行特征点自动提取时,该方法通过设计一种自适应的迭代策略,实现了特征点阈值的自动确定。在兼顾局部纹理信息的基础上,通过对影像预先的分块处理和邻近点剔除,保证了特征点在全幅影像中的均匀分布。杭州地区TM影像特征点的提取试验表明,该方法自动化程度高,提取的特征点分布均匀合理,能满足几何配准和几何纠正精度要求,具有较高的实用价值。     

融合多类特征的海岸带特殊纹理影像全自动配准

针对海岸带特殊纹理影像存在地物单一、纹理匮乏或重复等问题,该文提出一种融合多类特征的海岸带立体影像全自动配准方法。该算法分为3个阶段:①提取尺度不变特征变换(SIFT)关键点,采用欧氏距离比率获得初始匹配,并进一步采用归一互相关匹配(NCC)和随机抽样一致性算法剔除误匹配,继而估计影像间的单应矩阵;②利用改进的Forstner算子对左影像提取均匀分布的角点特征,并利用单应矩阵和NCC匹配进行同名点匹配;③基于上述多类特征的精匹配结果,计算影像间投影变换模型,实现影像的配准。最后,为验证该文算法的有效性,选取3组存在较大尺度、旋转及视角变化的海岸带特殊纹理影像进行综合对比试验,结果表明该文算法可实现全自动配准,并且在匹配点数量、配准精度以及匹配点空间分布等方面具有优势。     

航空倾斜摄影系统多相机姿态安装误差检校

针对航空倾斜摄影系统多相机间相对关系的姿态误差,提出一种利用下视影像密集匹配点云约束的联合平差多相机姿态安装误差检校方法。文中方法以共线方程为基础,通过联立倾斜立体像对连接点、下视影像密集匹配点云数据提供的高程约束虚拟观测值,采用非线性最小二乘SQPM算法求解倾斜影像的外方位元素改正数,从而解算下视相机与倾斜相机间的姿态安装误差。为了保证连接点可靠性,提高虚拟观测值的有效性,采用下视影像密集匹配的点云约束倾斜影像立体连接点匹配和分布优化过程。利用SWDC-5倾斜摄影系统获取的数据进行实验,通过原始姿态检校参数将下视影像生成的密集点云投影至倾斜立体影像上,在像方有22个像素左右的误差,采用文中方法检校后,像方误差减少到0.29个像素。     

机载激光雷达点云与定位定姿系统数据辅助的航空影像自动匹配方法

本文针对LiDAR点云和POS数据辅助航空影像的连接点自动匹配,设计了用于相关系数匹配的最佳匹配点位快速搜索算法;提出一种基于虚拟地面控制点的相机安置角误差自动检校方法,在此基础上自适应确定影像匹配搜索范围。试验结果表明,本文提出的最佳匹配点位快速搜索算法可在保证匹配正确性的情况下节省约25%的匹配耗时;相机安置角误差补偿方法能够有效地提高由POS数据计算的影像外方位元素的精度,从而明显改善同名点匹配时的点位预测精度;本文算法能处理多分辨率、多视角的交叉飞行航空影像,获得高精度的匹配结果。     

POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法

针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据POS数据估计像对间的核线关系;然后在核线约束下,以描述子间的欧氏距离为相似性测度,实现特征点的高效稳健匹配;最后采用RANSAC算法剔除误匹配。通过对两组倾斜影像做匹配试验验证了本文方法的可行性。     

面向城区宽基线立体像对视角变化的结构自适应特征点匹配

提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先，对影像提取点特征和直线特征，挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系，构建结构自适应的特征区域和特征描述符，并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后，基于初匹配结果估计影像基础矩阵，构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后，将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法，进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点，构建自适应的特征区域，能够在显著的影像视角变化下，为同名特征点提取影像内容一致的特征区域，进而获得相似的特征描述符。试验结果证明，与传统算法相比，本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。     

Image relaxation matching based on feature points for DSM generation

In photogrammetry and remote sensing, image matching is a basic and crucial process for automatic DEM generation. In this paper we presented a image relaxation matching method based on feature points. This method can be considered as an extention of regular grid point based matching. It avoids the shortcome of grid point based matching. For example, with this method, we can avoid low or even no texture area where errors frequently appear in cross correlaton matching. In the mean while, it makes full use of some mature techniques such as probability relaxation, image pyramid and the like which have already been successfully used in grid point matching process. Application of the technique to DEM generaton in different regions proved that it is more reasonable and reliable.     

Image relaxation matching based on feature points for DSM generation

In photogrammetry and remote sensing, image matching is a basic and crucial process for automatic DEM generation. In this paper we presented a image relaxation matching method based on feature points. This method can be considered as an extention of regular grid point based matching. It avoids the shortcome of grid point based matching. For example, with this method, we can avoid low or even no texture area where errors frequently appear in cross correlation matching. In the mean while, it makes full use of some mature techniques such as probability relaxation, image pyramid and the like which have already been successfully used in grid point matching process. Application of the technique to DEM generaton in different regions proved that it is more reasonable and reliable.     

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法(英文)

A novel method for multi-image matching by synthesizing image and object-space information is proposed. Firstly, four levels of image pyramids are generated according to the rule that the next pyramid level is generated from the previous level using the average gray values of the 3 by 3 pixels, and the first level of pyramid image is generated from the original image. The initial horizontal parallaxes between the reference image and each searching image are calculated at the highest level of the image pyramid. Secondly, corresponding image points are searched in each stereo image pair from the third level of image pyramid, and the matching results in all stereo pairs are integrated in the object space, by which the mismatched image points can be eliminated and more accurate spatial information can be obtained for the subsequent pyramid image matching. The matching method based on correlation coefficient with geometric constraints and global relaxation matching is introduced in the process of image matching. Finally, the feasibility of the method proposed in this paper is verified by the experiments using a set of digital frame aerial images with big overlap. Compared with the traditional image matching method with two images, the accuracy of the digital surface model (DSM) generated using the proposed method shows that the multi-image matching method can eliminate the mismatched points effectively and can improve the matching success rate significantly. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 40771176, 40721001).     

三线阵影像多视匹配AMMGC优化模型

数字摄影测量中单立体影像匹配可能获取"病态解",匹配可靠性低、成功率不高,限制后续产品生产。在ADS40物方多视匹配模型基础上,给出了像方多视匹配AMMGC模型,该模型综合利用多张影像信息,减小信息盲区,获取匹配点的"确定解"。AMMGC模型利用匹配检查策略检验匹配结果,通过自适应窗口变换策略选取最佳大小与形状的匹配窗口,进一步提高匹配精度与成功率。实验结果表明:该模型匹配成功率高,能够可靠匹配相似特征点和地表不连续特征点,具有较强的实用性。     

倾斜影像自适应初始物方面元优化匹配算法

采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。