基于几何约束与局部描述的航空影像直线匹配

针对航空影像场景复杂,干扰直线匹配的不确定因素较多的问题,本文提出了基于几何编组与局部均值标准差直线描述符(MSLD)的直线匹配算法。首先,利用直线检测器(LSD)获得影像的直线特征信息,将直线与直线间的几何特征作为约束条件进行编组,获得两幅航空影像的直线对;其次,运用核线约束确定候选直线对,并依次构建参考与候选直线对的支持区域,利用仿射不变性统一支持区域的大小,借助MSLD进行直线对外观的局部描述;然后,结合欧氏距离与最邻近比值计算航空影像中直线描述符间的相似性,进而确定匹配结果;最后,结合共线约束完成对匹配结果的检核,获取精确的同名直线。试验选择不同场景类型变换下的航空影像数据,结果证明了本文算法可以较好地应对航空影像直线匹配效果不佳的现象。     

结合同名点及核线约束的近景影像直线匹配

针对影像间尺度变化、直线提取断裂、直线邻域纹理断裂引起的近景影像直线匹配难题,该文提出一种结合同名点及核线约束的近景影像直线匹配算法。该算法在已有同名点和直线提取结果的基础上,首先确定目标直线两侧离目标直线距离最近的同名点,利用其在右影像上对应的同名点连线得到的虚拟直线为基准构建矩形候选区;其次,分别计算左、右影像上同名点连线得到的虚拟直线与待匹配直线的夹角,根据两角度差值进一步对候选直线进行筛选;然后,利用核线约束计算目标直线和候选直线的重叠部分,并以此为中心构建直线支撑域,统一两支撑域窗口尺寸,根据窗口灰度相关确定同名直线;最后,采用距离约束对匹配结果进行检核完成直线匹配。选取具有不同几何变换的三组近景影像进行直线匹配实验,结果表明该文方法能获得可靠的直线匹配结果。     

结合几何约束和梯度描述子的直线段匹配

针对无约束条件下直线匹配的可靠性问题,提出了一种结合几何约束和梯度描述子的直线段匹配算法。该算法在已有同名点和直线提取结果的基础上,首先结合同名三角网和核线约束确定候选直线;其次以目标直线为基础,利用其端点核线确定候选直线与目标直线对应的重叠段区域;再次分别以目标直线和候选直线对应的重叠段为基础,构建直线平行支撑域,对目标直线和候选直线构建高斯卷积梯度幅值的均值-标准差描述子;最后结合欧氏距离和最邻近比值(NNDR)确定最终同名直线。选取具有不同类型的影像对进行匹配试验,结果表明,本文方法能获得可靠的直线匹配结果。     

顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法

针对单直线匹配过程中缺乏考虑邻近直线特征之间关系,纹理断裂处单一直线描述符的弱可靠性,提出了一种顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法。该算法首先根据直线间距离、角度等基本拓扑关系对参考影像、搜索影像上提取的直线进行编组;然后将编组得到的直线组作为匹配基元,充分利用直线特征组内的拓扑关系,依次采用核线约束、单应矩阵约束、象限约束、不规则三角形区域灰度相关约束对其进行匹配;最后将同名直线组分裂为两对同名单直线、并对分裂后的结果进行整合、拟合、检核等后处理,得到"一对一"的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和近景影像进行参数分析及直线匹配试验,结果表明,本文算法能获取可靠的直线匹配结果。     

局部结构约束下的宽基线影像直线特征匹配

针对宽基线影像视角变化导致现有直线特征匹配方法难以获得可靠匹配结果的问题，本文在局部结构约束下提出了一种对影像视角变化具有较强稳健性的直线特征匹配方法。首先，对影像进行直线特征提取并按照一定的规则进行特征编组；其次，基于直线特征几何结构关系构建视角不变特征区域，计算其特征描述符并进行相似性度量，获取直线特征初始匹配结果；然后，利用初始匹配结果中的直线特征区域顶点坐标关系构建约束条件剔除错误匹配；最后，设计直线特征扩展匹配算法，提高直线特征匹配率。试验结果表明，与传统直线特征匹配算法相比，本文方法在有显著视角变化的宽基线影像之间能够获得更多的同名直线特征和更高的匹配正确率。     

局部仿射变换的自适应窗口立体影像匹配算法

针对现有固定窗口相关匹配方式难以适用纹理断裂、深度不一、纹理匮乏等近景影像匹配问题,该文提出一种结合局部仿射变换的自适应窗口匹配算法。以ASIFT特征点作为匹配基元:①利用同名三角网局部仿射变换确定匹配搜索区域;②利用Canny边缘点约束确定候选点自适应相关窗口,对应的建立参考点相关窗口;③建立顾及窗口尺寸的灰度差异相似性测度函数,将小于阈值的最小函数值对应的候选点作为匹配同名点;④采用RANSAC方法对匹配结果进行检核剔除错误匹配。选择3组典型特征的近景影像进行匹配实验,该文算法均能获得可靠的匹配结果,验证该算法的鲁棒性。通过与不同窗口、不同算法进行对比分析,本算法能有效减少窗口内像素点深度不一致引起的错误匹配,且在增加匹配点数量的同时提高匹配精度和可靠性。     

一种空间结构信息的SAR影像直线匹配方法

针对SAR影像受相干斑噪声影响严重,难以直接利用灰度信息对特征直线进行匹配的问题,该文提出了一种基于空间结构信息的特征直线匹配方法。该方法首先根据影像间粗投影变换模型所提供的几何约束,将直线映射至同一坐标系下;然后基于直线双重距离进行匹配。为提高正确率,提出了旋转角一致性检核算法剔除误匹配。最后根据直线的空间特性对匹配直线对进行优化,获得"一对一"的匹配。对多组真实SAR影像进行实验,实验结果表明:该文提出的算法匹配直线对数量多,正确率高,稳定性好,优于L-P算法。     

联合共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法

针对"一对多""多对一""多对多"直线匹配结果难以检核的瓶颈问题,提出一种共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法。该算法在已有组直线匹配结果基础上,首先将结果中的每对同名直线组分裂为两对同名单直线,分别建立直线组、单直线同名对应关系矩阵,矩阵的行、列号分别对应参考影像、搜索影像上直线组索引或单直线索引,矩阵元素值可用于记录其行、列号所表示对应关系出现的数目、特征相似性系数等多源信息;在此基础上,以同名直线关系矩阵为基础,提取局部关系矩阵,建立"一对多""多对一""多对多"匹配结果间的关联;然后基于局部关系矩阵,结合共线约束、匹配冗余、特征相似性系数对结果进行检核,剔除错误匹配,保留正确匹配;最后对结果中的"多"直线进行拟合得到"一对一"的同名直线。选取具有典型纹理特征的航空影像和近景影像进行组直线匹配结果检核试验,获得了可靠的同名直线,验证了本文算法的有效性。     

利用局部仿射不变及核线约束的近景影像直线特征匹配

针对近景影像中直线因遮挡、提取算法等带来的匹配问题,提出了一种基于局部仿射不变及核线约束的直线特征匹配方法。该方法在对立体近景影像进行同名点匹配及直线特征提取的基础上,首先利用直线特征与邻域内以同名点为端点的虚拟直线段的相交仿射不变性进行候选同名直线的搜索,再借助核线约束确定目标直线与候选同名直线的重叠部分,然后通过直线特征的角度及支撑域灰度的综合相似性测度进行匹配,得到正确的同名直线。利用该方法对不同几何变换下的近景影像进行实验,结果表明,本方法具有较好的可靠性和准确性。     

同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法

针对直线匹配的难点问题及匹配约束的有效性,提出了同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法。该算法在边缘点匹配结果和直线提取结果的基础上,首先利用直线邻域内的同名点确定候选直线及直线投影平面的高程值,再结合物方和像方相似性约束确定同名直线;然后根据直线索引对"一配多"的匹配结果进行整合,并对结果中的多直线进行合并,得到"一对一"的同名直线;最后利用"像方-物方-像方"的映射模式确定同名直线的同名端点。论文选取典型纹理特征的航空影像进行直线匹配试验,结果表明,本文算法能获得可靠的直线匹配结果。     

结合线对几何特征及单线描述符约束的直线匹配算法

针对单直线几何属性的弱稳定性及“非一对一”匹配结果难以检核问题,提出一种结合线对几何特征及单线描述符约束的直线匹配算法。所提算法将邻域内满足一定几何条件约束的两直线构建线对,作为一个整体进行匹配。匹配过程中首先利用线对中两直线交点的核线约束匹配候选范围,然后逐一采用线对内角度、线段间距离比、线对邻域辐射信息三种属性特征对匹配候选进行筛选,最后根据三角形区域灰度相似性确定最终匹配对。检核过程中首先根据直线与核线夹角及直线斜率建立同名线对中单直线的对应关系,然后每组同名线对分裂得到两组同名直线,在此基础上对应地建立两直线梯度描述符并计算两直线描述符间的相似性,最后结合共线几何和描述符相似性对匹配结果进行检核,剔除错误匹配,并对结果中的共线直线进行合并,得到一对一的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和不同变换类型的近景影像进行参数分析及直线匹配实验,实验结果表明,所提算法匹配正确率较高,在纹理相似、视角变化、旋转变化、尺度变化、光照变化的复杂场景下匹配正确率均高于95%,具有较好的鲁棒性,且可有效解决因直线断裂等原因造成的复杂匹配关系难以检核问题。     

结合离散化描述与同名点约束的线特征匹配

由于受到多重因素的影响,影像中提取的线特征经常出现断裂、变形、遮挡等问题。为克服上述问题对线特征匹配的影响,本文提出一种结合离散化描述与同名点约束的航空影像线特征匹配算法。算法首先利用单应性约束结合核线约束精简候选线特征数量;然后采用“以点代线”的方式,通过统计线上同名点的分布情况确定线特征初匹配结果;最后根据线特征与其邻域内同名点间的距离关系对匹配结果进行核验,以保证匹配的可靠性。选取AMC580相机系统所获得的航空影像进行线特征匹配试验,结果表明,本文算法匹配正确率高,匹配速度相对较快,并可实现曲线匹配及断裂线特征的多对多匹配。与已有匹配算法进行比较,本文算法在影像间存在有尺度、亮度、旋转变换等复杂条件下的匹配正确率均高于90%,具有较好的匹配稳定性。     

近景影像的直线分层匹配北大核心CSCD

针对近景影像直线匹配过程中局部几何约束存在漏选和部分灰度描述符在某些场景变换下匹配无力等问题,本文提出了一种近景影像的直线分层匹配方案。该方案利用可靠同名点获取核线方程与透视变换矩阵,并进行目标直线候选直线的二次筛选。在进行检核方式的选取上,若存在相机投影矩阵则计算对应的重投影误差,否则计算优化后的MSLD描述符向量间的余弦相似度。设定合理阈值作为是否接受为同名直线的最终门限。使用网络公开数据集进行算法的分析验证,并与其他直线匹配算法进行对比。试验结果证明了本文方案的可行性与准确性,并对多种变换影像有着良好的适应性。     

多重约束条件下的影像直线匹配算法研究

针对直线匹配中“一配多”“多配多”难点问题,文章提出多重约束条件下的影像直线匹配算法.该方法利用直线邻域范围内的同名点计算每一个待匹配直线的单应性矩阵,然后利用单应矩阵将目标影像上待匹配直线映射到搜索影像,根据距离约束确定候选直线,依据直线段倾角相似度等约束再在候选直线中进一步确定可能的同名直线;并利用核线约束条件和灰度相似性约束确定最终的同名直线.最后分别采用无人机影像和UCX数字航空影像进行实验,验证了本文方法的有效性.     

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。     

结合全局信息描述子的局部特征匹配算法

针对影像间存在相似性场景时容易出现误匹配的问题,该文提出了局部DAISY描述子与全局纹理信息相结合的算法。详细论述了DAISY描述子和全局纹理的生成过程。该算法首先提取SIFT特征;然后计算特征点的DAISY描述子与全局描述子,获得结合全局信息的DAISY描述子;最后采用卡方统计量作为度量函数进行特征描述子的匹配。实验结果表明,该文算法能得到较好的匹配结果。但是该算法在大角度旋转情况下误匹配率较大。     

一种适合航空影像的直线匹配方法

针对航空影像中高程变化对视差影响较大,而传统的单应矩阵与几何约束未考虑视差影响的问题,该文提出了一种适合航空影像的直线匹配方法。首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法进行特征匹配,并计算立体影像间的基础矩阵,通过核线纠正消除其上下视差;然后计算影像间的单应矩阵,并对Hough变换提取的直线段进行变换,最终通过直线段间的端点距离作为约束条件实现了直线匹配。采用多组航空影像开展了实验,结果表明:针对航空影像中高程变化较大的区域,提出的方法可以减少视差的影响,匹配效果优于传统单应矩阵与几何约束的方法,且匹配可靠性高。     

利用物体结构信息进行影像线特征关系匹配

针对影像线特征匹配的复杂性,给出了根据物体结构信息,将影像匹配问题转化为确定图同构问题的匹配策略。首先,利用影像特征提取获得的点、线特征建立描述物体结构信息的关系表,通过对左右不同影像的图形进行区域分割获得候选面特征,利用矢量数据拓扑关系的自动建立算法得出左右影像关联图的弧段-多边形拓扑文件。然后,根据基匹配及拓扑关系表,利用图深度遍历的方法进行匹配传递,按面、线、点的顺序完成不同影像间对应物体同名线的匹配。由于关系表的一致性表明了物体构成特征要素的一致性,可使整个影像的匹配搜索范围变小,从而提高影像匹配的准确性与匹配速度。     

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。     

直线特征辅助的靠岸舰船检测

针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。