POS辅助下的车载序列影像匹配

针对车载序列影像中所包含的具有大量重复纹理的建筑立面区域给现有匹配方法带来的误匹配率高、匹配点不足等不适应性问题,提出了一种联合POS辅助及KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）角点特征跟踪的新匹配方法。通过充分利用POS信息所能够建立的局部近似建筑立面分层平面及DEM信息,获取KLT跟踪算法中所需的初始位移信息,并将建筑立面及路面区域进行分开追踪匹配,以保证匹配点的良好分布特性,最后利用RANSAC结合核线约束进行误差剔除得到最终匹配结果。试验证明本文方法能够有效解决车载序列影像中重复纹理区域的匹配问题,可高效获取分布均匀、数量充足的匹配特征点,为后期空中三角测量提供更稳健的同名约束条件。     

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法

提出一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法.首先对各原始影像采用3×3像元平均法生成4层金字塔影像,并在最高层金字塔影像中计算各搜索影像与基准影像的初始视差;然后从第3层金字塔影像开始进行基准影像与各搜索影像的匹配,并对各立体像对的匹配结果进行物方融合,剔除部分误匹配点,获得较精确的物方空间信息,以用于下一层金字塔影像的匹配.此过程融入带几何约束条件的相关系数法匹配和整体松弛法匹配策略;最后通过对某地区一组大重叠度数码航空影像的匹配试验,证实该方法的有效性.通过检测所生成的DSM精度,表明相对于传统的双片影像匹配方法,多影像的匹配可以有效剔除误匹配点并显著提高影像匹配的成功率.     

利用PCA-SIFT进行特殊纹理航摄影像匹配

提出了一种基于主成分分析-尺度不变特征变换(principal component analysis,scale invariant feature transform,PCA-SIFT)的特殊纹理航摄影像匹配方法。首先,对影像降采样并进行PCA-SIFT特征匹配;然后利用得到的同名像点计算平面单应矩阵,并确定影像对间的同名区域;随后,在同名区域间再次进行PCASIFT特征匹配并剔除误匹配点;最后,采用改进的最小二乘影像匹配方法对PCA-SIFT匹配结果进行精化,从而自动识别出同名像点。实验结果表明,本文方法可以达到子像素级的影像匹配精度,即使是在纹理贫乏和重复区域也能够匹配出足够数量的特征点,完全可以满足空中三角测量的影像自动量测要求。     

改进MSAC估计F与H矩阵在匹配点中的提纯

针对立体影像匹配中误匹配问题,通常通过某种约束来剔除误匹配。在多视图几何中,多采用基本矩阵和单应矩阵约束同名像点的位置。本文采用改进的稳健MSAC算法估计基本矩阵与单应矩阵,分别对不同地物类型的影像进行误匹配剔除。试验结果表明:(1)改进后的MSAC算法性能优于原算法;(2)单应矩阵适合于平坦地区影像,且其约束力高于基本矩阵;而基本矩阵则适合于任意立体影像。     

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。     

利用GRIC测度的匹配数据拟合模型检测算法

影像间的匹配点通常受基本矩阵或单应矩阵模型约束,利用不同的描述模型引导匹配会得到不同的匹配结果,并且将直接影响后续的三维重建结果。引入GRIC测度来检测匹配数据的拟合模型,推导了GRIC测度拟合单应矩阵模型和基本矩阵模型的误差方程。模拟数据和真实影像数据实验表明,GRIC测度比利用误差大小来检测拟合模型更加可靠,可以更有效地剔除误匹配点。     

基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配

针对遥感影像匹配中经典SIFT算法提取特征点时,高斯分解易造成边缘模糊和纹理细节信息丢失,从而使得边缘匹配稳定性差和误匹配点多的问题,文章引入最新的基于非线性尺度空间的KAZE算法并提出了限以空间约束的方法进行多源遥感影像匹配:通过特征点优选并进行特征匹配来计算几何变换模型,并对匹配点的搜索空间进行约束来提高匹配速度和精度,最后通过均方根误差迭代剔除误配点。实验结果表明KAZE算法提取特征点比SIFT稳定性高,易于后期误配点剔除;限以空间约束的匹配策略优于传统匹配策略;对于细节及纹理模糊的影像,KAZE算法相比SIFT算法有独特的优势。     

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。     

一种基于嫦娥一号CCD影像的影像匹配方法

月球测绘是完成月球探测任务的基础保障。这里提出了一种适合于CE-1获取的CCD影像的多尺度约束自动匹配方法。首先利用SURF算子提取影像上特征点;然后进行基于准核线和最小欧式距离约束的影像匹配;最后采用随机采样算法对误匹配点进行剔除而得到同名点信息。实验结果表明,该匹配方法提取的同名点有利于CE-1月球影像DEM的生成。     

基于图论的遥感影像误匹配点自动探测方法

提出一种基于图论的卫星遥感影像误匹配点自动剔除方法。首先以稀疏匹配点为节点分别构建左右影像的完全图;然后利用每个节点所对应三角形的相似度之和为属性值构建导出图;最后通过搜索导出图中属性值最小的节点定位误匹配点。在剔除单个误匹配点的基础上,采用重新构建完全图-导出图-定位误匹配点的循环搜索策略,达到自动探测并剔除多个误匹配点的目的。实验表明,该方法无需建立匹配点间的映射模型,仅利用三角形的相似关系就可以定位误匹配点,与广泛使用的随机抽样一致性粗差探测方法相比,对误匹配点具有更高的识别率和更低的误判率。     

运动平滑与核线约束的特征匹配提纯算法

针对基于最近邻距离比率约束和几何条件约束的影像特征匹配方法,在处理重复纹理影像以及视角和尺度变化大的宽基线影像时,存在匹配正确率低和匹配点对数量少的问题,设计了结合运动平滑约束与核线约束的AKAZE特征匹配提纯算法。①为提高影像特征的不变性、显著性和时效性,采用AKAZE算子提取影像特征,经暴力匹配快速构建初始匹配集;②基于网格运动统计区分真假匹配,剔除不能满足运动平滑约束的匹配点对;③为消除局部相似特征引起的误匹配,采用核线约束提高匹配纯度。实验结果表明:所提算法实现了重复纹理影像、倾斜影像和宽基线影像同名点对的高精度匹配,增加了匹配点对数量,拓展了特征匹配的适用范围。     

基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法

当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。     

面向对象的车载激光扫描点云建筑物立面提取

本文利用面向对象的点云分析方法进行车载激光扫描点云数据中建筑物立面的识别。该方法对点云进行基于法向量和距离约束的点云分割,计算分割面片的倾角、面积、高程变化范围等特征,并依据建筑物立面垂直于水平面、面积比较大、高程变化范围较大等规则从点云数据中识别建筑物立面。实验表明该方法可以精确有效地进行MLS点云中建筑物立面提取。     

自适应窗口的SAR立体影像匹配方法

针对SAR立体影像间几何畸变对影像匹配的影响,该文提出一种自适应窗口的SAR立体影像匹配方法。首先引入外部粗分辨率DEM,根据影像参数和DEM高程精度约束匹配搜索范围。然后采用归一化互相关和测度进行辅影像匹配窗口自适应扩展匹配,以保证主辅影像匹配窗口内的灰度信息一致;归一化互相关和值最大时的辅影像匹配窗口为最佳匹配窗口,最佳匹配窗口的中心点为获取的匹配点。最后利用双向一致性约束剔除误匹配点。试验结果表明,本文方法在山地区域能有效地增加正确匹配点数量,提高匹配正确率。     

基于相对定向和三角形约束的近景影像匹配

针对近景影像自动相对定向过程中初匹配点对中误匹配率较大的情况,将基于三角形约束方法引入近景影像匹配.首先利用Harris算子提取特征点集,经初匹配后运用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向构建核线几何得到内点集,删除误匹配点生成同名Delaunay三角网;在同名三角形的约束下通过缩小Harris特征点阈值得到新内...     

利用车载移动测量数据的建筑物立面建模方法

随着三维空间数据获取能力的提高和人们对三维空间信息需求的提升,城市地区的三维重建成为研究及应用的热点。一方面,建筑物立面包含丰富和直观的细节信息,是建筑物三维建模不可或缺的组成部分;另一方面,车载移动测量是街景级分辨率上高效采集建筑物立面数据的有效途径。但是,目前车载移动测量系统的数据处理能力难以与其采集能力相匹配,因此,在建筑物三维建模方面仍有巨大潜力和持续的研究价值。本文综合国内外近期研究成果,分析了车载移动测量数据的特点,探讨了利用三维点云和影像序列数据进行建筑物立面重建及增强的方法,最后总结了现有方法的主要不足及存在的挑战。     

基于激光扫描仪数据的建筑物立面特征信息提取

基于激光扫描数据进行建筑物三维建模,可以采用扫描数据直接建模,配以影像纹理;也可用扫描数据提取建筑物立面的特征信息,配以单影像建模。而后者速度快,效率高,且能满足三维城市建模的一般精度要求。对于建筑物立面的激光扫描数据来说,具有数据量大,点云复杂等特点,提取建筑物特征信息具有一定难度。本文提出一种“水平点参照系”特征提取方法,这种方法运行速度快,能够减少数据量,有效剔除噪声,并得到实际应用的检验。     

基于几何约束的街景单像定位方法

针对现有的街景兴趣点定位方法存在操作复杂或者设备昂贵等问题,提出一种基于几何约束与单幅全景影像的快速定位方法。车载平台下全景相机中心到地面的垂距是定值,可以作为单像测量中的长度参考。把场景中的水平面、竖直线与竖直面三种结构作为几何约束,与全景中心到球面像点的投射光束相交便可以对兴趣点进行直接地理定位。实验证明,该方法简单高效,且结果能够满足兴趣点采集的精度要求。     

高噪声环境下基于参考影像的车载序列影像定位方法

本文提出一种Monte-Carlo匹配与定位算法,基于已知地理参考影像实现了地面车载全景影像序列的精确定位。首先,基于贝叶斯准则和马尔科夫随机链,推导了几何、辐射两种约束条件下运动影像序列全局定位的通用统计模型。然后,顾及阴影、遮挡、动态目标等困难条件下的多源影像匹配80%的误匹配率,基于粒子滤波原理提出Monte-Carlo匹配与定位一体化求解算法（MIML）,通过预测、更新的迭代策略,在剔除粗差的同时获得最佳定位结果。通过2000余张车载全景影像序列的定位实验,验证了本方法能够克服多源影像匹配中误匹配点太多导致的传统平差算法无法收敛的问题,实现了车载全景序列影像的精确定位。     

多源遥感影像误匹配点剔除的粗糙模糊C-均值方法

简要概述了遥感影像匹配中,误匹配点剔除的常用方法.对SIFT特征描述子生成及其匹配、粗糙模糊C-均值方法聚类分析的原理方法进行了详细论述.针对SIFT方法匹配出的大量点对,将不同时相,不同传感器、不同分辨率影像广义划分为同分辨率和不同分辨率.基于同分辨率影像匹配点对问连线具有相同的距离及斜率、不同分辨率影像匹配点对间连线的延长线交于一点的几何约束条件,利用粗糙模糊C-均值模型聚类分析方法对点对快速剔除误匹配点后,对剔除的结果利用最小二乘方法进行精匹配,结果达到亚像素.最后,通过对不同时相、不同分辨率、不同传感器的多源遥感影像实验分析验证了该方法的适用性、可靠性及精确性.