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集群环境下的影像并行匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感影像的快速匹配是3维信息实时获取的关键,而采用并行处理技术能够有效地解决匹配的速度问题.在对基于概率松弛的匹配算法进行分析的基础上,结合集群并行计算平台的特点,从负载平衡和数据通信两个方面出发,对并行匹配算法中的数据划分关键问题进行了深入讨论,提出一种负载平衡的并行匹配算法.实验结果证明,该算法能够达到计算节点的负载平衡,通信开销更小,适合在集群计算平台进行高性能影像匹配处理. 相似文献
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随着摄影以及信息存储和通信技术的提高,人们从影像中获取的信息量得到很大的提升。本文提出了一种基于多通道影像的最小二乘匹配算法,利用影像中获取的多通道信息构建最小二乘误差方程进行匹配计算,并采用某大学校区影像数据进行试验验证。结果表明,基于多通道的最小二乘匹配算法扩大了影像匹配窗口内像素的信息量,提高了影像匹配的精度和稳定性。 相似文献
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分析了SGM影像匹配算法的基本思想及其不足,给出了半全局影像匹配算法的基本模型;在此基础上,对该SGM算法模型进行了多分辨率扩展,设计了一种多分辨率半全局影像匹配方法 P-SGM,并讨论了该方法的实现步骤及其技术细节;利用实际影像数据进行了P-SGM影像匹配实验。实验结果表明,该方法能够完成大场景、大幅面遥感影像的密集匹配工作,获取实验区密集匹配点云;并具有较高的匹配性能和匹配精度。 相似文献
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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。 相似文献
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针对在泥石流区灾害应急中使用无人机高分辨率影像特征匹配时时效性较低的问题,本文提出了一种改进AKAZE无人机影像特征匹配的算法。该算法首先使用AKAZE特征点检测算法提取局部稳定不变特征,用二进制描述符BEBLID描述检测到的特征点,采用最近邻次近邻距离比(NNDR)完成初步匹配;然后采用核线几何约束计算变换矩阵,达到内点提纯、提高匹配质量的目的;最后选取5组同一无人机序列影像进行特征匹配试验,分别与经典SIFT算法、AKAZE算法、ORB算法进行比较。试验结果表明,该方法的匹配准确率与SIFT算法接近,略高于AKAZE算法,明显优于ORB算法,计算速度明显优于SIFT算法和AKAZE算法,基本达到ORB算法的计算效率。本文方法能较好地应用于对匹配精度和匹配时效均要求较高的泥石流场景无人机影像数据处理中。 相似文献
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针对透视尺度不变特征PSIFT匹配算法穷举采样带来模拟影像冗余、海量特征匹配造成计算效率低下等问题,提出一种改进的PSIFT算法。首先对待匹配影像进行透视模拟重采样,在模拟影像上提取SIFT特征并匹配,计算初始近似单应矩阵;然后利用近似单应矩阵对待匹配影像进行单应变换以消除部分透视变形,再次提取特征和匹配,并采用随机抽样一致(RANSAC)方法提纯粗匹配。实验结果表明,该算法计算效率高,对视角变化鲁棒,与PSIFT相比,匹配正确率是其2~5倍,计算速度快5~9倍。 相似文献
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提出一种利用POS辅助多视角倾斜影像匹配的算法。首先,利用POS数据对倾斜影像进行近似核线纠正;然后,用SIFTGPU算法对纠正影像进行特征匹配,根据匹配结果计算出两张影像的水平和垂直方向视差进而求得其近似重叠区域;将重叠区域进行分块特征匹配,采用比值提纯法、视差约束和RANSAC算法等约束条件剔除误匹配;最后,将匹配结果通过POS数据反算回到原始影像上。试验结果表明,将POS数据应用到多视角倾斜影像匹配中,可快速获得比常规影像匹配方法数量更多、分布更均匀的匹配点。 相似文献