一种快速、高精度和稳健的影像匹配算法

在遥感影像应用中,匹配是一项很关键技术,它的优劣直接关系到后续成果的质量.而匹配质量本身的优劣又取决于匹配的速度、精度和可靠性.针对这三个方面的因素,本文探讨一种基于小波变换、遗传算法和最小二乘匹配的快速高精度影像匹配组合算法.小波变换用于减少匹配搜索数据,遗传算法用于优化搜索空间,而最小二乘匹配则用于获得子像素匹配精度.同时为提高遗传搜索的稳定性和匹配结果的可靠性,本文探讨一种改进的自适应算子概率遗传算法.该改进的基本原理是杂交概率依选择的两父代染色体间的Hamming距离而自适应的变化,变异概率则依父代个体的适应度而自适应的变化.实验结果表明:与传统方法相比,本文方法具有明显的性能优势.     

基于遗传算法的快速影像匹配技术的研究

提出了一种将遗传算法 (简称GA)用于影像匹配的算法 ,较为详细地分析了遗传算法中群体的大小、交叉率、变异率、选择机制对影像匹配的影响 ,特别是对未成熟收敛等问题进行了较为深入的研究。实验证明该算法快速、有效     

基于遗传算法的快速影像匹配技术的研究

提出了一种将遗传算法(简称GA)用于影像匹配的算法,较为详细地分析了遗传算法中群体的大小、交叉率、变异率、选择机制对影像匹配的影响,特别是对未成熟收敛等问题进行了较为深入的研究.实验证明该算法快速、有效.     

边缘特征与灰度最小二乘法结合的实时景像子像素匹配

本文针对自动导航飞行器所要求的实时景像匹配技术，提出了一种边缘特征与灰度最小二乘法结合的实时影像子像素匹配算法，其中边缘有特征的提取与匹配，本文对现有的特征匹配算法所通用的ＬＯＧ边缘检测算子采取了改进措施并探讨了具有平移，尺度和旋转不变性的矩匹配思想，从实验结果看，它可以作为自动导航飞行器实时定位伯一种有效算法。     

基于距离角度拟合的地图匹配算法

本文针对影像导航中矢量地图更新慢的问题,提出了利用地图匹配方法进行更新的思想,并介绍了基于遗传算法的匹配方法,同时为了纠正遗传算法在处理平行线时的错误情况,提出了距离角度拟合算法,并进行了实验,结果表明:改进的算法可以较好地纠正遗传算法的错误。     

相关系数匹配的理论精度

“子像素”级量测精度是数字影像配准算法的一个重要特性，它能充分地挖掘数字影像之潜在能力。不同的匹配算法所能达到共轭影像的配准的子像素精度等级是不同的。本文研究了相关系数最大的匹配准则所能达到的子像素量测精度。理论与实验证明：采用抛物线拟会最大相关系数邻近三个值，匹配精度能达到0.15～0.20像素的数量级。配准误差近似与信噪比成反比。     

一种基于统计模型的自适应窗口匹配方法

提高匹配精度和效率是摄影测量的主要研究内容之一。本文基于统计模型计算窗口灰度波动及视差波动,根据视差和其不确定性估计调整窗口。在调整窗口的同时确定最佳匹配点位,实现动态窗口匹配,匹配精度达到子像素级。通过对无人机影像匹配的实验结果验证了模型的有效性和实用性。     

基于点特征的低空遥感影像多级高效率匹配方法研究

研究基于点特征的匹配算法,结合现有影像匹配算子的优缺点,提出一种适用于低空遥感影像特征点的自动提取与匹配方法。首先在简化的高斯尺度空间中检测Harris角点,使该特征点具有尺度不变性;然后采用Forstner算子对关键点精确定位,精度达到子像素级;最后通过简化特征点描述符实现算法简化。在特征点匹配阶段,采用BBF-KD初匹配和二次精匹配提高匹配精度。以低空遥感影像为实验数据测评SIFT算法和文中方法在提取速度、匹配正确率、稳定性等方面的性能。实验结果表明,相对于传统的SIFT算法,处理影像清晰的低空遥感数据时本方法有更高精度和更快速度。     

利用亮度排序的快速鲁棒特征描述与匹配算法

针对快速鲁棒特征SURF描述符匹配精度不高且对光照变化不具有鲁棒性的问题,提出利用亮度排序的快速鲁棒特征描述与匹配算法。该方法在SURF算法的基础上,对特征邻域像素的灰度值进行排序和分段。通过建立索引表对每段的像素进行表示形成描述子,再将每段的描述子串联形成特征描述符对影像进行匹配。实验表明,该算法较SURF算法匹配精度高,匹配可靠性方面提高74.7%,且对线性及非线性光照变化均具有较好的鲁棒性。     

基于多极值网格搜索法的快速影像匹配技术研究

采用基于网格搜索法的相关系数匹配方法,其中网格搜索法减少了匹配搜索数据,而相关系数匹配则用于获得子像素匹配精度,二者结合可形成一种快速的匹配方法。实验结果表明,与传统方法相比,该方法具有明显的性能优势。     

基于有理多项式系数模型的物方面元最小二乘匹配

针对物方面元最小二乘匹配仅适用于单中心投影框幅式成像的匹配制作区域DSM问题,提出基于有理多项式系数（RPC）模型的物方面元最小二乘匹配算法,结合匹配窗口区域内多中心平行投影方式,构建RPC模型下的投影方程,将物方面元最小二乘匹配算法从适用于单中心投影框幅式成像扩展到适用于多中心投影推扫式成像的立体匹配,并用SPOT5-HRG、GeoEye、IKONOS立体影像进行试验验证。试验表明,RPC模型能用于物方面元最小二乘匹配且不损失匹配精度,增加了物方面元最小二乘匹配的应用范围和价值。     

基于物方地面元的多视最小二乘匹配

以地图测绘、空间信息遥感、摄影测量学为背景的,根据多视影像匹配的理念和方法,按单点最小二乘匹配扩展为基于地面元的多点(以三片为例)的最小二乘匹配,基于改进的VLL讨论了一种基于多视影像的最小二乘影像匹配的方法,高精度的像素影像可以由这种特有的方法进行处理分析,像素的精度可达千分之一。进行相关分析后表明:进行高精度数字影像匹配融合时选择恰当影像匹配模型的匹配策略或由差异的匹配策略结合使用可更好地提高匹配的成功率和可适应性,从而降低误匹配或者漏匹配的同名点。     

全部像元参加的影像几何匹配算法

影像几何匹配之目的是从确定对应的影像中提取其间的几何转换参数,在摄影测量测图、变形物面监测和飞行平台动态性能分析等方面有许多实用需求。不同于普遍悉知的特征点影像匹配算法,本文研究的算法是把对应影像内的全部像元素参加匹配运算,从而按最小二乘准则求解对应影像间的几何转换参数值。文中阐述了算法原理,包括灰度对应方程、信息量不等式及最小二乘求解方法,尤其是详细探讨了灰度信息的小波分析及由信噪比计算信息量的方法。为验证本文的理论和方法,采用了直升机载视频相机的序列影像进行了试验,给出了相对定向元素和视差格网的两种解算结果。最后给出了本文方法与传统特征点匹配方法可利用信息量不等式进行对比分析的结论。     

基于小波影像金字塔的影像自动匹配

数字影像高精度快速匹配是遥感影像3维信息提取的关键技术之一，文中对如何实现数字影像自动化匹配进行了研究，提出了一种基于小波影像金字塔的数字影像自动匹配方法。该方法在生成小波影像金字塔的基础上，利用交叉相关算法实现不同影像金字塔同一层影像间的匹配，利用视差控制将同名点从金字塔高层影像向低层影像进行传递。利用该方法对具体的SPOT影像进行了实验，表明基于小波影像金字塔的数字影像自动匹配方法具有较好的效果。     

基于像方特征点的多视影像最小二乘匹配

为了能得到更精确的影像初始值,进行高精度的影像匹配,本文分别选取了两种物方多视匹配模型和不同匹配策略、不同约束条件下的影像粗匹配结果作为初始值进行最小二乘精匹配。实验结果表明物方匹配模型可以提供很精确的初始值,而金字塔、视差和共线方程共同约束下的最小二乘匹配精度更高,可靠性、鲁棒性及稳定性更好,验证了结合合理的匹配策略和约束方法的最小二乘优化可以将匹配精度达到1／10000精度。     

多基线机载合成孔径雷达影像匹配的SANCC法

为了有效利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)多基线影像的几何信息和辐射信息,提高匹配精度,提出了一种适用于多基线SAR幅度影像的自适应归一化互相关系数和(sum of adaptive normalized cross-correlation,SANCC)影像匹配方法。该方法首先利用SAR成像参数、平台参数和物方高程范围构建匹配方向线;然后引入Gestalt原理的接近性和相似性原则对窗口内的像素加权,计算获得沿匹配方向线的SANCC值;最后采用winner-take-all(WTA)优化策略获取多基线影像的匹配结果和物方三维信息。利用国产机载SAR系统获取的多基线影像进行匹配试验,结果表明与常规的相关匹配方法相比,该方法可以获得更为密集、精确的匹配点,有效减少了由重复纹理造成的误匹配,并能较好地解决由纹理匮乏导致的匹配难题。     

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。     

基于RFM的高分辨率卫星遥感影像自动匹配研究

摘　要：提出一种基于有理多项式模型（RFM）进行高分辨率卫星遥感影像自动匹配的方法。首先利用RFM进行高分辨率卫星影像直接定位和同名点预测;然后基于投影轨迹建立近似核线方程,并分析了核线精度;接着采用金字塔影像策略进行核线约束的近似一维影像匹配,并经最小二乘影像匹配精化匹配结果;最后采用RANSAC算法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。通过与二维灰度相关方法和SIFT匹配方法的比较试验,证明本文方法可靠性好、匹配成功率高,较好地解决了多时相、大姿态角高分辨率卫星遥感影像的自动匹配难题。     

图像特征点提取及匹配技术研究

图像特征点提取和图像匹配技术是图像处理领域中的重要技术,同时是多种图像处理及应用的基础。本文主要研究利用Forstner算子、Moravec算子、Harris算子、SIFT算子对近景影像和航空影像进行特征点提取;接着,采用基于SIFT的匹配来确定匹配同名像点,利用核线约束匹配的搜索范围,约束范围内的特征点;接着,采用灰度相似性约束和双向一致性约束对匹配结果进行检核;最后,得出特征提取和特征匹配的结果。基于本文研究的特征点影像提取及匹配方法,分别选取一组近景影像和数码航空影像进行实验,实验结果证明了本文方法的可靠性和高效性。