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影像几何匹配之目的是从确定对应的影像中提取其间的几何转换参数,在摄影测量测图、变形物面监测和飞行平台动态性能分析等方面有许多实用需求。不同于普遍悉知的特征点影像匹配算法,本文研究的算法是把对应影像内的全部像元素参加匹配运算,从而按最小二乘准则求解对应影像间的几何转换参数值。文中阐述了算法原理,包括灰度对应方程、信息量不等式及最小二乘求解方法,尤其是详细探讨了灰度信息的小波分析及由信噪比计算信息量的方法。为验证本文的理论和方法,采用了直升机载视频相机的序列影像进行了试验,给出了相对定向元素和视差格网的两种解算结果。最后给出了本文方法与传统特征点匹配方法可利用信息量不等式进行对比分析的结论。 相似文献
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传统的基于影像灰度的控制点匹配算法,存在着运算量大,识别精度较低,约束条件多等不足。为解决上述问题,本文对传统算法进行了优化,主要思路是:在利用遥感影像先验知识确定搜索子区的基础上,首先采用动态模板进行不等距搜索,然后利用灰度相关系数双阈值和等角变换对目标控制点进行判别,最后结合控制点间的空间位置关系对未识别出的控制点进行定位。本文给出具体的实施流程,并结合ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据,对优化前后的匹配算法均进行了试验,给出了试验结果和对比分析。结果表明,采用动态模板结合等角变换的匹配算法,无论在运算效率上,还是在控制点识别精度上,都较之传统匹配算法有明显优势,具有较强的适应性和应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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针对快速鲁棒特征SURF描述符匹配精度不高且对光照变化不具有鲁棒性的问题,提出利用亮度排序的快速鲁棒特征描述与匹配算法。该方法在SURF算法的基础上,对特征邻域像素的灰度值进行排序和分段。通过建立索引表对每段的像素进行表示形成描述子,再将每段的描述子串联形成特征描述符对影像进行匹配。实验表明,该算法较SURF算法匹配精度高,匹配可靠性方面提高74.7%,且对线性及非线性光照变化均具有较好的鲁棒性。 相似文献
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宋佳璇范大昭董杨纪松李东子 《测绘学报》2023,(6):990-999
跨视角影像几何形变大,同名线段单侧邻域易产生明显差异,传统线特征匹配算法难以获得可靠线对。为此,本文提出了一种针对跨视角影像的神经网络学习与灰度信息结合的线特征匹配算法。首先,获取影像的像素级方向梯度直方图特征,并结合神经网络融合影像灰度信息形成特征描述格网;然后,在线段上提取离散点,根据离散点单侧特征描述格网信息计算点的单侧描述,采用深度学习方法聚合点单侧描述符形成线的单侧抽象表达;最后,利用已知同名点约束匹配区域进行分组匹配,通过比较线对拓扑一致性进行匹配结果核验,得到最终匹配线对。选取多组具有代表性的异源跨视角影像公开数据进行线匹配试验,并与主流线匹配算法进行对比分析。结果表明,本文算法能够针对内容差异明显的异源跨视角影像,获取分布均匀且正确率较高的匹配线对,实现跨视角影像线特征的稳健匹配。 相似文献
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为了更好地解决亚像元的定位问题,基于超分辨率影像重建的技术,结合亚像元定位理论,提出了一种应用于亚像元定位的正则MAP估计模型,并且通过真实数据进行了检验。实验表明,该模型是一种简单、有效地解决亚像元定位问题的方法。 相似文献
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基于虚拟观测的病态问题解法 总被引:2,自引:0,他引:2
在大地测量数据处理领域中,处理病态问题的主要方法有:岭估计方法、奇异值分解法(SVD)、Tik-honov正则化方法等,但是这些方法大多数是强调数学上的意义,没有充分联系大地测量的实际情况,因此不利于在测绘领域病态问题本质的理解和研究。为使病态问题的求解具有实际的物理意义,提出了基于虚拟观测的岭估计方法。该方法将先验约束条件作为一类互相独立的虚拟观测值,从而把病态问题转化为测量平差问题,然后运用Helmert方差估计法来确定岭参数。该方法还可以得到的参数之间的权矩阵,用它来代替虚拟观测值的权矩阵,重新对参数进行计算,则实现了该方法向广义岭估计的推广。实际算例分析的结果表明该方法不仅计算简单而且能保证结果精确。 相似文献
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建筑物点云提取是城市快速三维建模的基础。针对城区中建筑物和树木空间距离较近导致建筑物点云误提取的问题,提出一种颜色约束的欧式聚类算法。该方法利用低空拍摄可见光影像进行三维重建、获取点云数据,在建立点云K邻域索引和表面估计的基础上,以曲率最小的点作为欧式聚类的种子点,将点云的RGB值转换成Lab颜色模型,对建筑物点云的聚类提取进行约束。实验表明,该方法可以有效地解决可见光影像匹配点云中建筑物提取时将树木误提取的问题。 相似文献
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遥感影像中的不均匀现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题。现有的遥感影像不均匀性校正方法通常都是针对亮度不均匀进行处理的,对于反差不均匀性校正并没有好的解决方案。针对遥感影像中同时存在亮度、反差不均匀的情况,提出了一种基于LRM均值-方差规定化的不均匀校正算法。该方法以LRM影像分块处理为基础,结合影像均值-方差规定化原理,对遥感影像进行处理。实验证明,该方法不仅能够校正亮度不均匀现象,而且对于反差不均匀现象也有很好地校正作用,能够达到整体影像的亮度、反差一致性,获得更加清晰的影像。 相似文献
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有效利用参数间已知的等式约束信息能够提高最小二乘解的精度,消除秩亏,但是等式约束能否消除或减弱平差模型的病态性尚不明了,由此提出了一种通过消除部分参数将等式约束病态问题转化为无约束问题的方法。然后分析了等式约束对病态问题的影响,用简单实例证明了加入约束后,系统可能呈现良态或病态,它的性态由原设计阵和等式约束共同决定,并提出了求解等式约束病态问题的诊断-正则化两步方法。最后用一个数值实例验证了该方法的可行性。 相似文献