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。     

SAR影像匹配算法的研究

提出了一种高效稳定的SAR影像匹配算法,该算法首先采用Frost滤波对SAR影像的斑点噪声进行预处理,再结合SIFT和SURF算法对滤波后的SAR影像进行特征点提取,使用Matlab程序实现立体影像无痕拼接,实现了SAR影像的高精度匹配,该方法提高了SAR影像的匹配成功率,减少了匹配时间。     

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。     

一种改进SURF的视觉影像匹配算法

视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取。针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法。该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤。首先,利用SURF特征匹配方法提取足够且分布良好的特征点;其次,进行初始匹配,得到一些正确的匹配点对及影像对之间的初始投影变换关系;最后,采用几何对应匹配策略进行匹配传播,得到更可靠的匹配结果。通过图像对之间的几何关系,几何对应匹配能够发现比初始SURF算法更合适的匹配结果。对TUM数据综合试验表明,该算法简单快速,匹配精度高。     

低空无人机影像的快速拼接技术研究

对低空无人机影像的快速拼接技术进行研究,采用SIFT算法和SURF算法对尺度不变特征进行提取,根据特征描述符间的欧氏距离进行特征匹配,并使用RANSAC算法对匹配中产生的误匹配点对进行剔除,然后利用单应性矩阵实现无人机的影像拼接。实验结果表明,SIFT算法和SURF算法均能较好地对影像特征进行提取,SURF算法在效率上更优,RANSAC算法的剔除效果较好,能够得到良好的拼接影像。     

基于MSER的SAR影像配准算法

研究了一种基于最大稳定极值区域（MSER）的SAR影像配准方法。该方法首先利用MSER算法提取影像上的特征区域,并对提取的特征区域进行椭圆拟合;然后对椭圆拟合后的特征区域分别进行归一化、SIFT描述子描述及匹配。选取实际的SAR影像进行配准试验,并将本文方法与SIFT算法得出的结果进行比较,结果表明：本文算法匹配精度可以达到像素级配准精度,即满足影像配准精度要求,匹配速度优于SIFT算法。     

基于SURF改进算法的红外序列影像快速配准的方法研究

提出一种基于SURF算子和特征偏移一致性准则的无人飞行器红外序列影像配准的方法。该方法采用SURF算子对特征点进行提取和匹配。SURF算子仅考虑点的局部信息,没有考虑特征点集的几何信息。本文采用特征偏移一致性准则来剔除误匹配点对,提高特征点对的匹配精度,所得到的特征点集采用LM非线性优化进行单应矩阵求解配准,与其他算法相比,本方法适合于红外序列影像快速拼接,有较好的实用效果和鲁棒性。     

集成互补不变特征的SAR影像自动配准

合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像的精确配准是使用SAR影像准确分析矿区变形的前提。虽然目前已有的影像配准算法很多,但是直接应用于SAR影像配准的效果还不够理想。为此,提出了一种集成互补不变特征的配准方法。该方法首先利用Canny边缘检测算法对影像进行区域分割,利用获得的分割区域进行粗匹配,然后应用改进Canny边缘特征的SIFT算法进行精匹配,最终获得精确配准的SAR影像。该方法能够降低由单纯使用SIFT特征进行匹配所产生的巨大计算量。通过实验分析可知,该方法能够准确配准矿区SAR影像,为矿区变形分析和综合治理提供高质量的影像数据。     

倾斜立体影像的Shi-Tomasi特征匹配

针对倾斜影像畸变大的现象,提出一种适用于倾斜立体影像匹配的方法。首先采用基于SIFT算法的匹配点对消除影像间的射影失真;然后提取Shi-Tomasi特征并采用多窗口的归一化互相关系数(NCC)计算相似性测度,获得稳定的匹配点对;最后使用两组倾斜影像将该算法同SIFT算法和ASIFT算法进行综合对比分析。实验结果表明,所提算法在正确匹配点对数量、匹配点对分布及匹配精度上均优于其他两种算法。     

基于SURF算法的无人机遥感影像拼接技术

在影像匹配的研究上,SIFT算法在特征匹配方面的应用一直是国内外学者关注的热点之一。最近几年,有研究者提出了SURF算法,该算法是在SIFT算法基础上作了一些改进后得到的新算法。为了比较这两种算法在影像特征点提取上的优劣性,本文开发了相应的软件程序,并采用无人机遥感影像数据进行了算法的实例验证。发现相比于SIFT算法,SURF算法在影像特征点提取中无论是运算速度还是提取的特征点数量都有较大进步。基于此将SURF算法应用到无人机遥感影像拼接中,并通过高斯滤波对拼接影像进行平滑处理,获得了令人满意的拼接影像。     

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。     

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。     

FREAK和改进的RANSAC算法在影像匹配中的应用

针对倾斜摄影中包含多个视角的影像而使匹配速度较慢的问题,提出了一种Speeded up robust features(SURF)、Fast Retina Keypoint(FREAK)和改进的Random Sample Consensus(RANSAC)算法相结合的影像匹配算法。首先利用SURF算法提取出稳健的特征点,然后利用FREAK描述符对特征点进行描述,在影像匹配阶段首先进行预匹配,然后用改进的RANSAC算法剔除错误匹配点对。经实验比较分析后得出:该算法在效率和匹配精度上都有较好的鲁棒性。     

基于SURF算法和改进RANSAC算法的无人机影像匹配

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节,结合加速鲁棒性特征(SURF)算法和随机采样一致性(RANSAC)算法对影像进行处理,得到特征稳定、匹配点可靠的配准影像。首先提取影像的SURF特征,利用特征点的欧式距离比来完成影像之间的粗匹配;然后使用RANSAC算法对粗匹配点进行筛选;最后计算出图像间的变换矩阵,完成匹配。文中选择某城郊地区的无人机航拍影像,结合SURF算法,并改进RANSAC算法来对影像进行处理,实现影像的匹配,验证文中方法的可行性。     

一种喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法

针对喀斯特地貌地形起伏大、沟壑纵深、影像局部存在阴影,该地区无人机遥感影像匹配难度大,该文提出一种基于AKAZE特征和RANSAC算法的喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法。该方法采用AKAZE特征检测算法提取喀斯特地貌无人机遥感影像的特征点,能够较为精简地描述出影像的特征,影像匹配时间缩短,匹配速度提高明显;由于预匹配存在错误点对,利用单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对,同时得到最优的单应性矩阵。实验结果表明,该方法的匹配耗时和匹配正确率较优于经典的SURF和BRISK算法,该匹配方法更适合于喀斯特地貌无人机遥感影像匹配。     

基于SURF特征区域的鲁棒水印算法

针对遥感影像的安全保护,提出了一种基于SURF特征区域的鲁棒水印算法。首先在影像中检测SURF特征点,选取鲁棒性强的点构造互不重叠的特征区域并进行归一化处理,进而对归一化的区域实施整数小波变换,根据生成的模板选取相应位置的系数,最后通过量化的方式将水印信息重复嵌入到每个特征区域内。水印的检测可直接在攻击后的影像中进行,无需校正恢复,实现了盲提取。采用边缘像素替换的策略来保证影像的数据精度,不影响遥感影像的使用。实验表明,该算法具有良好的不可见性,且对常规攻击和几何攻击均具有较强的鲁棒性,可有效保护遥感影像的安全。     

改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法

针对倾斜无人机影像间存在较大的视角、几何形变导致的难以高效获得可靠同名点问题,提出改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法.算法分为3个阶段:①利用POS数据及公开的SRTM辅助数据对影像进行近似正射纠正消除影像几何形变;②对重叠区域的影像进行均匀分块,根据影像块的信息熵来合理分配各影像块的特征点数,利用Harris算子提取均匀分布的特征点,采用SIFT描述子计算特征向量;③利用多层次约束的匹配策略,在保证匹配正确率的前提下尽可能提高计算效率.通过多组实验分析,结果表明该算法获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想.     

不同特征提取算法对相机运动估计的适用性研究

针对不同特征提取算法对不同传感器平台获取的影像空间相对关系估计的适用性问题,该文以不同来源的影像数据为研究对象进行实验分析。采用基于特征的影像匹配算法SIFT,SURF,ORB对影像进行特征提取和匹配,利用RANSAC算法进行粗差剔除,随后使用归一化的八点法估计基础矩阵,最后采用辛普森距离统计像素均方根误差。结果表明,在不考虑速度的情况下,SIFT算法对于各类影像的相对位置关系估计有较好的精度;ORB算法在速度上有较大优势,检测和匹配的特征点数目最多;SURF算法的速度和精度介于两者之间。     

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。     

基于改进ORB算法的遥感图像自动配准方法

针对遥感图像自动配准的问题,提出了一种基于改进定向二进制简单描述符(oriented brief,ORB)算法的遥感图像自动配准方法.该方法主要由3个步骤组成:首先是特征匹配,利用改进的ORB算法提取特征点,并建立描述符进行匹配,获取初始控制点;然后采用随机采样一致性方法,结合变换参数估计,剔除可能的错误匹配;最后利用最小二乘法估计的变换参数,对图像进行几何纠正.分别利用2组卫星光学遥感图像和1组SAR图像进行基于改进ORB算法的自动配准方法试验,并与基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature tramsform,SIFT)算法和加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法的自动配准方法进行了比较.试验结果表明,该方法能获得与SIFT算法和SURF算法相当或者更高的配准精度,并在配准效率上有较大提高.