一种高分辨率光学卫星遥感影像直线匹配算法

高分辨率光学卫星遥感影像直线自动匹配算法的具体流程包括:进行影像尺度调整,对影像进行边缘提取,采用Hough变换提取直线;同时基于直线几何特征和灰度特征提取同名直线,利用Hough变换模型,将线转换为参数空间中的点,并建立转换模型;最后采用RANSAC算法剔除错误同名直线,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,本文提出的算法能显著提高影像同名直线提取的数量和精度,特别是对异源影像具有抗噪能力强、鲁棒性好等特点。     

同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法

针对直线匹配的难点问题及匹配约束的有效性,提出了同名点及高程平面约束的航空影像直线匹配算法。该算法在边缘点匹配结果和直线提取结果的基础上,首先利用直线邻域内的同名点确定候选直线及直线投影平面的高程值,再结合物方和像方相似性约束确定同名直线;然后根据直线索引对"一配多"的匹配结果进行整合,并对结果中的多直线进行合并,得到"一对一"的同名直线;最后利用"像方-物方-像方"的映射模式确定同名直线的同名端点。论文选取典型纹理特征的航空影像进行直线匹配试验,结果表明,本文算法能获得可靠的直线匹配结果。     

联合对数极坐标描述与位置尺度特征的无人机影像匹配算法

针对无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）影像提取的同名点数量较少,从而影响影像间位姿信息的计算,导致影像拼接错位、平差解算不严密甚至失败等问题,提出了一种联合对数极坐标描述与位置尺度特征的匹配算法。首先,建立高斯多尺度影像集合进行特征点提取;其次,采用对数极坐标进行描述子构建,建立适合UAV影像特征的描述子;然后,通过位置和尺度约束的距离匹配函数进行特征匹配;最后,通过模式搜索和快速样本共识方法剔除粗差后完成同名点提取。将四旋翼UAV获取的影像作为实验数据,与SIFT(scale invariant feature transform)算法和SAR-SIFT（synthetic aperture radar-SIFT）算法进行了影像匹配的对比实验。结果表明,所提算法可以较好地提取UAV影像的同名点对。     

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。     

同名点累计分布约束的航空影像线特征匹配

为了克服断裂、变形等因素对线特征匹配的影响,本文提出了一种同名点累计分布约束的航空影像线特征匹配算法。该算法在Canny边缘提取的基础上对两张影像中的待匹配线特征建立索引,首先利用单应性矩阵结合核线约束精简候选线特征数量,并通过以点代线的方式对线特征上的所有点进行匹配;然后建立累计分布矩阵统计同名点的分布情况以确定同名线特征;最终整合双向匹配结果,实现线特征的多对多匹配。选取典型的航空影像进行线特征匹配实验,结果表明:本文提出的匹配算法能进行曲线匹配,并可实现断裂线特征的多对多匹配,鲁棒性强。与已有匹配算法进行比较,该算法在尺度、亮度、旋转等变化条件下仍可取得较为满意的匹配结果,且在匹配效率上具有一定的优势。     

基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法

当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。     

结合同名点及核线约束的近景影像直线匹配

针对影像间尺度变化、直线提取断裂、直线邻域纹理断裂引起的近景影像直线匹配难题,该文提出一种结合同名点及核线约束的近景影像直线匹配算法。该算法在已有同名点和直线提取结果的基础上,首先确定目标直线两侧离目标直线距离最近的同名点,利用其在右影像上对应的同名点连线得到的虚拟直线为基准构建矩形候选区;其次,分别计算左、右影像上同名点连线得到的虚拟直线与待匹配直线的夹角,根据两角度差值进一步对候选直线进行筛选;然后,利用核线约束计算目标直线和候选直线的重叠部分,并以此为中心构建直线支撑域,统一两支撑域窗口尺寸,根据窗口灰度相关确定同名直线;最后,采用距离约束对匹配结果进行检核完成直线匹配。选取具有不同几何变换的三组近景影像进行直线匹配实验,结果表明该文方法能获得可靠的直线匹配结果。     

利用局部仿射不变及核线约束的近景影像直线特征匹配

针对近景影像中直线因遮挡、提取算法等带来的匹配问题,提出了一种基于局部仿射不变及核线约束的直线特征匹配方法。该方法在对立体近景影像进行同名点匹配及直线特征提取的基础上,首先利用直线特征与邻域内以同名点为端点的虚拟直线段的相交仿射不变性进行候选同名直线的搜索,再借助核线约束确定目标直线与候选同名直线的重叠部分,然后通过直线特征的角度及支撑域灰度的综合相似性测度进行匹配,得到正确的同名直线。利用该方法对不同几何变换下的近景影像进行实验,结果表明,本方法具有较好的可靠性和准确性。     

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。     

一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配算法

提出一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法.首先利用高分辨率光学遥感影像有理多项式模型(RFM)正解模型,通过迭代计算其反解模型,并将RFM反解模型与投影轨迹法结合提取特征点对应异源影像核线,通过核线检查与对比分析确定同名点搜索范围.然后在搜索范围内利用最小欧式距离准则提取初始同名点,最后采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果.试验结果表明,相对于传统的SIFT算法,本文方法通过对异源影像特征点构建核线几何约束和灰度分析进行匹配,可获取更好的匹配效率和精度.     

结合离散化描述与同名点约束的线特征匹配

由于受到多重因素的影响,影像中提取的线特征经常出现断裂、变形、遮挡等问题。为克服上述问题对线特征匹配的影响,本文提出一种结合离散化描述与同名点约束的航空影像线特征匹配算法。算法首先利用单应性约束结合核线约束精简候选线特征数量;然后采用“以点代线”的方式,通过统计线上同名点的分布情况确定线特征初匹配结果;最后根据线特征与其邻域内同名点间的距离关系对匹配结果进行核验,以保证匹配的可靠性。选取AMC580相机系统所获得的航空影像进行线特征匹配试验,结果表明,本文算法匹配正确率高,匹配速度相对较快,并可实现曲线匹配及断裂线特征的多对多匹配。与已有匹配算法进行比较,本文算法在影像间存在有尺度、亮度、旋转变换等复杂条件下的匹配正确率均高于90%,具有较好的匹配稳定性。     

顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法

针对单直线匹配过程中缺乏考虑邻近直线特征之间关系,纹理断裂处单一直线描述符的弱可靠性,提出了一种顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法。该算法首先根据直线间距离、角度等基本拓扑关系对参考影像、搜索影像上提取的直线进行编组;然后将编组得到的直线组作为匹配基元,充分利用直线特征组内的拓扑关系,依次采用核线约束、单应矩阵约束、象限约束、不规则三角形区域灰度相关约束对其进行匹配;最后将同名直线组分裂为两对同名单直线、并对分裂后的结果进行整合、拟合、检核等后处理,得到"一对一"的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和近景影像进行参数分析及直线匹配试验,结果表明,本文算法能获取可靠的直线匹配结果。     

半全局约束下的多基线立体影像MVLL匹配方法

多视铅垂线轨迹法（multi-view vertical line locus,MVLL）能够以物方地面铅垂线为几何约束,匹配获取物方空间点的最佳高程,是一种实用的多基线立体影像匹配方法。针对MVLL匹配方法中的物方空间点独立匹配、缺少整体性约束问题,将物方空间局部光滑特性应用至匹配过程,提出了一种半全局约束下的多基线立体影像MVLL匹配方法。首先,将物方空间点沿地面铅垂线上的准确高程搜索,等效至像方空间沿核线方向上的准确视差搜索;其次,采用MVLL匹配方法计算物方空间点在多张影像上的等效像方匹配测度;然后,采用半全局匹配法（semi-global matching, SGM）对匹配测度进行多路径聚合分析,得到物方空间局部光滑约束下的等效视差图;最后,将等效视差图转化为物方空间点匹配高程,并对多基线立体影像进行多分辨率匹配处理,实现整体最优条件下的MVLL匹配。采用多类型地形特征与局部区域影像进行匹配实验与对比分析,实验结果表明,所提方法能够对多类型地形特征的物方空间匹配测度进行优化,获取更加可靠的匹配结果,具有更高的影像匹配性能。     

基于几何约束与局部描述的航空影像直线匹配

针对航空影像场景复杂,干扰直线匹配的不确定因素较多的问题,本文提出了基于几何编组与局部均值标准差直线描述符(MSLD)的直线匹配算法。首先,利用直线检测器(LSD)获得影像的直线特征信息,将直线与直线间的几何特征作为约束条件进行编组,获得两幅航空影像的直线对;其次,运用核线约束确定候选直线对,并依次构建参考与候选直线对的支持区域,利用仿射不变性统一支持区域的大小,借助MSLD进行直线对外观的局部描述;然后,结合欧氏距离与最邻近比值计算航空影像中直线描述符间的相似性,进而确定匹配结果;最后,结合共线约束完成对匹配结果的检核,获取精确的同名直线。试验选择不同场景类型变换下的航空影像数据,结果证明了本文算法可以较好地应对航空影像直线匹配效果不佳的现象。     

多特征约束的高分辨率光学遥感影像道路提取

针对复杂场景中的遥感影像道路提取问题,论文提出了一种多特征约束的影像道路提取方法,并开展了论文方法可行性论证。该方法首先,根据道路宽度的先验知识以及道路的几何特征,提出一种改进的线段二次提取模型,利用线段长度和道路宽度确定候选道路种子点集;其次,输入道路结构信息,基于道路辐射特征对候选道路种子点进行整体匹配评价;再次,当候选道路种子无法符合辐射特征要求时,提出一种浅色机动车检测模型,以此将浅色机动车结果作为道路上下文特征,利用道路上下文特征对候选道路种子点进行分析;然后,构建道路拓扑分析模型,依据道路拓扑特征对候选道路种子点进行最终验证;最后,对提取道路种子点进行优化处理,并提出道路跟踪及拟合方法。通过不同复杂场景、不同分辨率高分辨率遥感影像下开展的不同方法实验结果对比分析表明,相对于其他商用软件ECognition和Erdas的方法,本方法自动化程度更高,运行效率高,适用于解决道路类型多样化、几何光谱噪声大的复杂场景道路提取问题。     

Bundle Adjustment with Self–Calibration Using Straight Lines

Increased use of digital imagery has facilitated the opportunity to use features, in addition to points, in photogrammetric applications. Straight lines are often present in object space, and prior research has focused on incorporating straight–line constraints into bundle adjustment for frame imagery. In the research reported in this paper, object–space straight lines are used in a bundle adjustment with self–calibration. The perspective projection of straight lines in the object space produces straight lines in the image space in the absence of distortions. Any deviations from straightness in the image space are attributed to various distortion sources, such as radial and decentric lens distortions. Before incorporating straight lines into a bundle adjustment with self–calibration, the representation and perspective transformation of straight lines between image space and object space should be addressed. In this investigation, images of straight lines are represented as a sequence of points along the image line. Also, two points along the object–space straight line are used to represent that line. The perspective relationship between image– and object–space lines is incorporated in a mathematical constraint. The underlying principle in this constraint is that the vector from the perspective centre to an image point on a straight–line feature lies on the plane defined by the perspective centre and the two object points defining the straight line. This constraint has been embedded in a software application for bundle adjustment with self–calibration that can incorporate point as well as straight–line features. Experiments with simulated and real data have proved the feasibility and the efficiency of the algorithm proposed.     

联合共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法

针对"一对多""多对一""多对多"直线匹配结果难以检核的瓶颈问题,提出一种共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法。该算法在已有组直线匹配结果基础上,首先将结果中的每对同名直线组分裂为两对同名单直线,分别建立直线组、单直线同名对应关系矩阵,矩阵的行、列号分别对应参考影像、搜索影像上直线组索引或单直线索引,矩阵元素值可用于记录其行、列号所表示对应关系出现的数目、特征相似性系数等多源信息;在此基础上,以同名直线关系矩阵为基础,提取局部关系矩阵,建立"一对多""多对一""多对多"匹配结果间的关联;然后基于局部关系矩阵,结合共线约束、匹配冗余、特征相似性系数对结果进行检核,剔除错误匹配,保留正确匹配;最后对结果中的"多"直线进行拟合得到"一对一"的同名直线。选取具有典型纹理特征的航空影像和近景影像进行组直线匹配结果检核试验,获得了可靠的同名直线,验证了本文算法的有效性。