基于SIFT的无人机遥感影像匹配算法研究

无人机遥感影像存在像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则且倾角过大等问题,传统的灰度匹配很难胜任无人机遥感影像的匹配。SIFT特征具有旋转、微小仿射的不变性。本文分析SIFT特征的优点,指出其存在的问题,结合灰度匹配、最小二乘匹配及影像金字塔策略,提出了一套适合无人机遥感影像的匹配算法流程。     

基于SIFT算法和马氏距离的无人机遥感图像配准

提出了一种基于SIUF和马氏距离的无人机遥感图像配准方法.该方法首先使用SIUF算法进行特征点的查找和匹配.由于SIFT算法只考虑点的局部特征信息,没有处理匹配后特征点对的几何分布信息.为了提高特征点对的精度,本文使用马氏距离对SIFT算法得到的结果进行再处理得到新的特征点对.最后,利用新的特征点对进行图像配准.较之以往,该方法可以得到更多的、正确的匹配点对.数值试验证明了该方法的有效性和鲁棒性.     

一种结合拓扑信息和SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法

基于单一特征的匹配办法在多源遥感影像匹配中往往不适用的问题,提出了一种结合拓扑信息和SIFT特征的自动多源遥感影像匹配方法。该方法首先在两幅影像中使用SIFT算法在尺度空间上提取特征向量,其次对这些特征点使用最近邻提取1：N的多个可能的匹配点对,然后结合位置信息和拓扑信息对这些可能的匹配点对进行剔除,并使用RANSAC方法剔除粗差,最终得到同名匹配点。试验结果表明,相比于计算机视觉领域常用的SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多正确的同名点。     

多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进

针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。     

基于SIFT的图像匹配算法的研究

SIFT特征匹配算法具有很强的匹配优势,当图像发生角度改变、位置改变、视觉角度变换、光照强度变化、仿射演变情况下,仍能正确匹配。通过实验验证了算法的匹配优势。     

基于改进半全局匹配算法的高分辨率遥感影像DSM重建

提出了一种改进的半全局匹配算法来生成高分辨率遥感影像的数字表面模型(DSM)。利用影像间连接点的几何约束关系对系统误差进行有理函数模型补偿,再将有理函数模型分成若干个块,通过考虑纹理信息的视差膨胀腐蚀算法来减小建立金字塔分层后每一层的视差搜索范围。结果表明:该方法得到的DSM精度在高程方向上保持了GSD的1.5倍,并较好地保留了地物的边缘特征。在计算效率和内存开销之间也有很好的平衡。     

基于MATLAB算法的遥感图像融合

遥感影像像素级融合是遥感信息分析与处理过程中非常有效的方法。文章通过分析3种主要的多源遥感影像融合方法特征和不足,运用MATLAB算法实现影像融合,并对融合成果结合主观目视和客观指标进行综合评价。经过实验表明,利用MATLAB影像融合算法融合取得了较好效果,且提高了影像处理效率。     

改进SIFT特征描述符在影像匹配中的应用研究

由于成像条件变化造成的遥感图像之间的几何形变和灰度差异给影像匹配带来了困难,深入研究了SIFT特征描述符的生成方法,针对SIFT特征维数过高的问题进行改进,利用特征点邻域的圆形区域构造新的描述符,增强了描述符自身的抗旋转性,并降低了特征描述符的维数。实验表明,改进的特征描述符是可行有效的,在遥感影像目标匹配中取得满意的实验结果。     

改进SIFT特征描述符在影像匹配中的应用研究

由于成像条件变化造成的遥感图像之间的几何形变和灰度差异给影像匹配带来了困难,深入研究了SIFT特征描述符的生成方法,针对SIFT特征维数过高的问题进行改进,利用特征点邻域的圆形区域构造新的描述符,增强了描述符自身的抗旋转性,并降低了特征描述符的维数。实验表明,改进的特征描述符是可行有效的,在遥感影像目标匹配中取得满意的实验结果。     

基于HOT影像优化的遥感影像去雾算法

针对BSHTI和IBSHTI两种算法对卫星影像云雾校正后,地表的色调和纹理等细节缺失严重的问题,提出OIBSHTI算法对IBSHTI算法得出的雾厚度图像进行地表信息削减。通过填洼算法去除暗色区域,并引入纹理和边缘信息等进行优化处理,在彻底去除云雾的同时保留地表的色调和纹理,特别是蓝色或红色建筑物房顶的校正效果较为明显。     

SIFT遥感影像快速配准方法

针对SIFT算法存在内存消耗多、运算速度慢的问题,采用金字塔和分块策略,首先对原始影像进行粗配准,然后再作分块影像匹配,在匹配过程中根据局部熵过滤掉冗余特征点,并使其均匀分布于影像,以实现精确配准。对错误匹配点先利用相关系数初步剔除错误点,再利用极线约束对错误匹配点进行精细剔除,最后将RANSAC算法应用于剩下的匹配点,进一步提高匹配精确度。     

遗传算法与最小二乘法相结合的遥感图像子像素匹配

图像匹配在计算机视觉和数字摄影测量中都是一项十分重要的任务。为了加速匹配并为高精度子像素匹配提供稳健而相对精度的初值，本文提出了一种基于遗传算法（GA）和最小二乘法匹配（LSM）相结合的遥感图像子像素匹配算法。实验表明：基于遗传算法的匹配算法比序贯相似度度量（SSDA）和经典的平均绝对差（MAD）方法要快得多。以我们的实验数据为例，MAD与GA在相关计算总量上的比至少为36：1。本文从理论上证明了这一点。     

基于小波包的遥感图像融合方法

介绍了一种基于小波包的遥感图像融合方法,实验采用熵、光谱扭曲指数和边缘指数等作为评价融合质量的定量指标,表明了通过这一融合方法比传统的IHS,PCA,HPF以及小波融合具有更高的光谱信息保持和纹理信息增强能力。     

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。     

光学遥感影像DCM-HTM去雾算法研究

针对卫星遥感影像的雾区检测和校正问题,提出了一种暗通道图像DCM与雾厚度图像HTM结合的DCM-HTM遥感影像去雾算法。算法基于暗通道原理,采用mean-shift均值漂移滤波和直方图自动阈值来检测雾区域;同时通过不重叠窗口获取HTM;最后在检测出的雾区内实现去雾校正处理。实验结果表明,算法能较准确地检测出影像上的雾区域,能在影像正常区域不受影响的前提下,有针对性地对受雾影响区域进行校正,校正效果较整幅影像的去雾校正有较大改善。     

基于降采样处理的低空遥感影像SIFT特征匹配分析

针对影像数据降采样预处理对SIFT特征匹配数量和精度的影响进行试验分析,并对在相同采样频率下不同插值方法导致特征匹配数量与精度的差异进行详述,提出在满足影像分辨率要求的前提下,使用三次卷积内插方法进行80％～90％的降采样预处理,可以获得最大的特征匹配数量且满足匹配精度,而所需要的时间开销则减少20％～30％,具有重要...     

基于Zernike矩的多时相遥感影像匹配方法研究

针对参与变化检测影像的特点,归纳多时相影像匹配方法应满足的条件,提出了一种基于Zernike矩的匹配策略。在进行多时相影像匹配时,该方法对灰度的线性变化不敏感,而且可以匹配存在较大旋转角度的影像。试验表明,该匹配策略具有较高的匹配正确率。     

基于影像匹配的基础性地理国情监测遥感影像快速制作

随着各地第一次全国地理国情普查的陆续完成,地理国情监测与更新已进入常态化。遥感影像作为基础性地理国情监测的主要数据源,具有数据量大、范围广、影像类型多等特点,基于影像匹配等技术,使用PixelGrid-GEO光学卫星影像数据处理系统,可快速批量地制作遥感卫星影像,为基础性地理国情监测的顺利展开奠定了基础。     

基于GPU的遥感影像加速处理算法

随着图形处理器(GPU)计算功能的日益强大,人们不再满足仅仅用它来做图形处理,而是越来越多地将其应用在通用计算方面。在遥感影像融合的很多算法中,影像数据都可以被并行的处理。本文针对融合处理中的遥感影像数据源为GPU设计了具有数据级并行性的输入流,介绍了利用OpenGL着色语言在GPU中实现融合算法的过程,实验结果表明基于GPU的IHS融合算法的处理速度在数据量较大时较之基于CPU的算法有明显的优势,而且这种优势随图像数据量的增加而越来越明显。