卫星影像像控点的自动转点方法研究

针对以往多源影像中人工选取同名点费时费力并且精度低,本文首先利用SIFT特征匹配得到的同名像点作初值进行仿射变换,生成变换后影像,然后对基准影像与变换后影像进行相关系数匹配并利用双向匹配删除误匹配点,最后通过仿射逆变换得到原始影像上的同名像点位置。利用此方法对资源三号影像后视影像和实践九号全色影像进行试验,实验证明,结果明显优于在原始影像上直接进行相关系数匹配,可以很好地代替人工选点工作,大大减小了人工选取同名点的工作量。     

利用自由形状线特征的遥感影像分级匹配方法

为较好地解决自由形状线特征匹配研究中线特征丰富信息的充分利用与有效描述这对矛盾,提出一种利用分级匹配策略的遥感影像匹配方法。为保证方法具有较高的匹配精度,从影像中检测亚像素边缘并进行有效的跟踪以得到连续性较好的自由形状线特征;再从中提取闭合线特征、线特征交点和角点等较稳定的特征作为共轭实体进行粗匹配,在确定各类特征的待选同名特征后,根据面积、角度等几何信息以及模型参数的分布特点逐步剔除误匹配,进而利用同名特征确定精匹配的初始参数;精匹配时对线特征中的亚像素边缘点加以利用,采用多层次二维迭代最邻近点(ICP)法依次利用由低到高采样率的边缘点进行匹配。试验结果表明,粗匹配选取的特征性能稳定,具有较高的匹配正确率和精度,能为精匹配提供较准确的初始参数,精匹配能达到与最小二乘影像匹配相当的亚像素级匹配精度,并且对具有较小仿射变形的影像也能实现稳定、准确的匹配。     

POS辅助航带间航摄影像的自动转点

提出一种利用POS提供的影像定向参数辅助区域航空摄影测量中航带间影像自动转点方法。首先,对航带内影像采用金字塔影像匹配策略寻求同名像点,以获得航向间影像连接点的精确像片坐标;然后利用POS提供的影像定向参数预测航带间的影像连接点。再通过对相邻航线间待匹配窗口影像的几何变形改正,在由POS数据辅助建立的核线几何条件约束下,直接在原始影像上找寻同名像点;最后经最小二乘匹配使影像匹配结果达到子像素级精度。试验表明,将POS数据引入航带间的影像自动转点中,不但可以简化影像匹配过程、提高自动化水平,而且较常规影像匹配方法可以提高航带间自动转点的成功率34.0%,并节省76.7%的CPU耗时。     

利用自动匹配与三角剖分进行遥感图像几何精校正

在研究传统几何精校正方法的基础上,提出了一种高精度的基于自动同名点匹配和三角剖分技术的几何精校正方法,该方法是通过基准底图对待校正图像进行几何精校正的。首先利用FAST (Features from Accelerated Segment Test)算子在基准底图上快速提取均匀分布的候选特征点,通过图像自身携带的地理定位信息确定初始同名点对;经平移误差消除、互相关双向匹配、RANSAC(Random Sample Consensus)粗差剔除、二元三点插值等步骤获取稳定可靠的亚像元级同名点对;最后根据亚像元级同名点对构建Delaunay三角网进行图像变换和重采样处理。以Landsat卫星ETM为基准底图对环境卫星CCD数据进行几何精校正试验,本算法几何精校正精度较传统的方法得到了很大提高。     

利用PC-SIFT的多源光学卫星影像自动配准方法

针对多源光学卫星影像几何校正过程中同名点匹配率低、配准过程自动化差等问题,本文采用相位一致性代替原始尺度不变特征变换(scale invitation feature transform,SIFT)算法中的像素灰度值梯度对主方向和特征向量进行描述,提升特征描述的正确率;以频率域下相位分析结果为约束条件对匹配结果进行优化,抑制错误匹配同名点;同时,提出了一种基于随机采样一致性(RANSAC)的自适应选择策略,提高参数估计阶段的自动化水平;最后,实现多源光学卫星影像间的配准。多组数据实验结果表明了该方法在辐射非线性畸变多源光学卫星影像间配准中的有效性和适用性。     

基准影像数据辅助遥感影像几何定位

针对遥感卫星影像几何定位时实测控制数据不足的情况,提出利用影像范围内基准影像数据辅助定位提高精度的方法。由遥感影像匹配得到同名像点,利用高精度影像数据和高程数据获取物方平面和高程坐标后,将其视为精度较低的控制点参与区域网平差,从而实现在不额外增加实测控制条件的情况下提高定位精度。经过在国内外3个地区进行一系列试验,验证了方法的可行性和有效性,对提升线阵遥感影像几何定位精度效果显著。     

一阶高斯方向可调滤波器引导的多源卫星遥感影像配准方法

针对多源遥感影像间由于存在显著的非线性辐射差异,导致影像配准困难的问题,提出了一种由一阶高斯方向可调滤波器引导的多源影像配准方法。首先,基于影像自带的几何参考信息,计算出参考影像与待配准影像在像方空间的重叠区域,以参考影像面为基准对重叠区域进行均匀分块,通过有理函数模型和数字高程模型计算对应的待配准影像块,建立仿射变换模型对待配准影像块进行几何校正,实现局部影像间的粗配准;然后,在特征检测方面,构造了分块均匀检查策略改进的抗聚簇加速分割测试特征,获取大量分布均匀的特征点,对于特征描述,构造了一组多尺度、多方向的一阶高斯方向可调滤波器对影像卷积,通过对卷积结果进行池化以实现特征降维,得到多源一致的特征描述;最后,基于最近邻原则进行特征匹配,通过剔除误匹配得到高精度同名点对,进一步基于有理函数模型进行平差计算,校准待配准影像的有理多项式系数并对影像进行几何纠正,实现影像间的精配准。基于多组星载多源遥感影像的实验结果表明,所提方法在多时相光学数据、光学-红外数据上的配准精度优于1像素,在光学-合成孔径雷达数据上的配准精度优于1.5像素;计算效率方面,相比于现有同类方法提高1倍以上。     

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。     

用样条函数和小波变换进行正射影像图的拼接

介绍了基于匹配的方法, 在拼接影像重叠区找出部分点的同名点, 按同名点的坐标建立样条内插函数, 根据样条函数关系在局部范围内进行几何改正和色调调整, 并在小波变换空间中选取拼接点进行正射影像拼接, 达到了较好效果。     

控制点影像库在遥感影像几何纠正中的应用

影像几何纠正是遥感图像处理的重要技术。为了克服现有方法在实际应用中的不足,提出利用控制点影像库进行影像自动匹配,然后进行几何变化的方式。这种方法简单有效,快速稳定,匹配得到的同名点数量足够且分布均匀,并通过引入最小二乘匹配使配准达到子像素精度,提高几何纠正的速度与可靠性。     

一种面向无人机绝对定位的卫星基准影像检索方法

针对全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）拒止环境下大范围无人机视觉绝对定位问题,提出了一种聚合深度学习特征的卫星基准影像检索方法。首先,利用预训练的深度学习模型提取无人机与卫星基准影像的局部卷积特征;然后,对局部特征描述符进行聚合,生成影像全局表达;最后,利用影像全局特征进行相似性检索,并采用检索结果精匹配重排序的后处理方法,进一步提高检索准确率。设计了一个新的面向无人机绝对定位的卫星基准影像数据集并进行实验,结果表明,使用所提方法检索无人机影像适配区域的卫星基准影像的准确率达76.07%,可为后续基于视觉的无人机绝对定位提供参考。     

基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配

提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段：①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。     

基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...     

Three-image matching. For 3-D linear object tracking

This paper will discuss strategies for trinocular image rectification and matching for linear object tracking. It is well known that a pair of stereo images generates two epipolar images. Three overlapped images can yield six epipolar images in situations where any two are required to be rectified for the purpose of image matching. In this case, the search for feature correspondences is computationally intensive and matching complexity increases. A special epipolar image rectification for three stereo images, which simplifies the image matching process, is therefore proposed. This method generates only three rectified images, with the result that the search for matching features becomes more straightforward. With the three rectified images, a particular line-segment-based correspondence strategy is suggested. The primary characteristics of the feature correspondence strategy include application of specific epipolar geometric constraints and reference to three-ray triangulation residuals in object space.     

Three-image matching. For 3-D linear object tracking

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ(3＿Ｄ)ｌｉｎｅａｒｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｉｓａｋｅｙｏｐｅｒａｔｉｏｎｆｏｒａｎｕｍｂｅｒｏｆｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎａｐｐｌｉ ｃａｔｉｏｎｓ,ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ ,ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｏｎ＿ｒｏａｄｖｅｈｉｃｌｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎ[2 ,5 ,9] ａｎｄｍｏｂｉｌｅｍａｐｐｉｎｇ[3,1 1 ,1 8] .Ｓｕｃｈｓｙｓｔｅｍｓｔｙｐｉｃａｌｌｙｅｘｐｌｏｉｔｔｗｏｓｔｅｒｅｏｉｍａｇｅｓｏｎｌｙｆｏｒｌｉｎｅａｒｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇ .Ｂｉ…     

面向区域与要素的城市1∶2000地形图数据库增量更新方法

大比例尺地形图数据库的更新是一项长期的重要任务。本文分析了1∶2000地形图数据库快速更新的难点,提出了一种航空摄影与卫星遥感、区域更新与要素更新相结合的大比例尺地形图数据库半自动快速更新方法。采用变化检测方法从更新前后卫星遥感影像中提取变化区域和变化要素,然后分别采用面向区域和面向要素的方法从高分辨率航空影像上测量变化地物,最后通过半自动空间实体匹配的方法建立现状库与历史库中要素的回溯关联,从而实现地形图数据库的半自动增量式快速更新。利用该方法对中山市东区的1∶2000地形图进行了更新试验。试验结果表明,引入卫星影像进行自动变化检测后,在航空影像上分区域和要素两种模式采集更新城市大比例尺地形图数据库,效率比传统方法提高25%。     

特征级高分辨率遥感图像快速自动配准

随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。     

用于末制导的SAR图像多子区实时匹配算法

为实现用于无人飞行器末制导的SAR实时影像与多源基准影像的匹配,提出一种新的基于子区位置关系约束的SAR图像匹配算法。首先将SAR图像进行对数变换,并进行小波包分解,在高频子图部分对小波包系数进行收缩,抑制噪声,然后利用断面检测法提取边缘。匹配中将SAR实时图分为多个子区,用子区灰度标准差和频谱直方图判别其可匹配性,并更新不可匹配区。将各子区位置分布关系用作匹配结果的约束条件。为保证算法实时性,匹配采用基于提升小波的金字塔分层搜索策略。用星载SAR图像和卫星光学图像进行了大样本匹配实验,实验结果表明该方法是一种能在精度、实时性和可靠性方面都能满足导弹末制导要求的实时匹配算法。     

星载轻量化影像控制点数据制作方法

针对智能遥感卫星系统星上处理与端到端测绘应用的轻量化全球控制信息需求,本文提出了一种星载轻量化影像控制点数据制作方法。首先,在稀少/无地面控制数据条件下,通过国产高分辨率立体测绘卫星影像的区域网平差处理,生成全球影像控制点;其次,通过将影像控制点的局部影像描述至特征向量,设计星载影像控制点的轻量化表示模式,分析其存储性能和星上匹配应用策略;然后,采用哈希映射学习得到的哈希函数,将影像控制点特征向量转换至哈希码,实现星载影像控制点的深度轻量化处理;最后,采用多类型卫星影像数据,进行影像控制点提取、特征向量描述、深度轻量化处理以及匹配性能分析试验,验证了轻量化影像控制点星上匹配与应用可行性,得到了全球影像控制点轻量化处理能力分析结论。     

The Remote Sensing Image Matching Algorithm Based on the Normalized Cross-Correlation and SIFT

SIFT (scale invariant feature transform) is one of the most robust and widely used image matching algorithms based on local features. However, its computational complexity is high. In order to reduce the matching time, an improved feature matching algorithm is proposed in this paper under the premise of stable registration accuracy. This paper proposed a normalized cross-correlation with SIFT combination of remote sensing image matching algorithm. The basic idea of the algorithm is performing the space geometry transformation of the input image with reference to the base image. Then the normalized cross-correlation captures the relevant part of the remote sensing images. By this way, we can reduce the matching range. So some unnecessary calculations are properly omitted. By utilizing the SIFT algorithm, we match the preprocessed remote sensing images, and get the registration points. This can shorten the matching time and improve the matching accuracy. Its robustness is increased correspondingly. The experimental results show that the proposed Normalized cross-correlation plus SIFT algorithm is more rapid than the standard SIFT algorithm while the performance is favorably compared to the standard SIFT algorithm when matching among structured scene images. The experiment results confirm the feasibility of our methods.