高分辨率SAR和可见光图像同名点自动匹配技术

提出一种高分辨率SAR图像与光学图像之间的自动配准方法,首先利用仿射变换进行SAR图像和光学图像粗匹配,简化了整体算法的处理复杂度;然后使用边缘检测算子分别对光学图像和SAR图像进行特征提取,为后续精匹配做好了数据准备;最后基于归一化互相关原理进行图像之间的同名点精匹配。引入的比值边缘检测算子(ROA)与传统光学检测算子相比,可以较好地克服SAR斑点噪声,提取出的SAR特征图像与光学特征图像非常相似,提高了算法的准确性和鲁棒性。以星载3米TerraSar数据和1米SPOT数据为例进行算法验证,实验结果表明该算法能实现自动的异源图像之间的像素级匹配。     

一种基于小波分析的旋转不变图像快速匹配方法

提出了一种基于小波分解的具有旋转不变特性的三级特征图像快速匹配方法,利用小波分解的高频分量得到图像边缘,进而提取具有旋转不变特性的边缘特征;小波分解的低频分量则用于提取同样具有旋转不变性的图像尺度共生矩阵特征.前一个特征反映了图像边缘间的空间关系,后者则体现了图像灰度间的空间关系,利用这两类特征构成一个三级决策树对图像进行搜索,以查找搜索图中是否包含样本图,对满足匹配条件的若干候选子图,给出具有最大相似特性的一个,实验结果表明,较之于传统的模板匹配方法,该方法具有快速,高精度,抗干扰能力强等优点.     

一种基于小波变换的图像配准方法

提出一种基于小波变换的图像配准方法.该方法首先用小波变换提取边缘特征点,同时构成小波金字塔影像.在最高层利用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度,经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对,利用这些特征点对待配准图像进行配准纠正.实验结果表明,改进方法有较好的效果,可用于广泛应用领域.     

多模态遥感图像模板匹配Log-Gabor滤波方法

针对多模态遥感图像匹配难的问题,本文提出了一种基于Log-Gabor滤波的高精度匹配方法。该方法采用由粗到细的多层级密集匹配框架,无须进行特征点检测,避开了多模态图像特征点检测重复率低的问题,能够提取大量高精度匹配点对。本文方法主要分为两步：首先,利用多尺度多角度Log-Gabor滤波器构建对图像间非线性辐射差异稳健的特征金字塔;然后,利用粗尺度的底层特征图进行密集模板匹配,提取大量粗粒度的特征匹配点对,在此基础上再利用特征金字塔,实现粗匹配点自下而上的逐层优化,完成高精度特征匹配点对的提取。同时,针对模板匹配滑窗运算效率不高的问题,提出了一种密集模板匹配的快速实现方式,有效减少了密集模板匹配的运算时间。本文使用多组不同模态的遥感图像进行试验,结果表明,本文方法能够克服图像间非线性辐射差异的影响,在正确匹配数目、匹配准确率与匹配精度上均优于现有多模态图像特征匹配方法。     

面向影像匹配的SUSAN角点检测

在分析比较现有角点提取算法的基础上,将SUSAN算法用于提取高分辨率影像的角点及影像匹配。针对试验中原算法在不规则纹理区提取大量冗余角点及对强边缘敏感等问题,提出按照影像局部和整体对比度的关系自适应计算灰度差阈值,使用矩形模板从边界上确定USAN区域(核值相似区)可能的范围,再检测角点的改进思路。试验证明改进后算法提取的角点位置更为准确,有效剔除了原算法检测结果中的冗余角点,提高了影像匹配速度。     

基于基准点和基准方向的SIFT误匹配校正方法

针对SIFT特征匹配算法对于图像中存在多个相似结构时误匹配概率较大的问题,提出一种基于基准点和基准方向的误匹配剔除方法。试验结果表明,该方法在保留绝大部分正确匹配点对的基础上,可大大降低误匹配概率。     

基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配

针对遥感影像匹配中经典SIFT算法提取特征点时,高斯分解易造成边缘模糊和纹理细节信息丢失,从而使得边缘匹配稳定性差和误匹配点多的问题,文章引入最新的基于非线性尺度空间的KAZE算法并提出了限以空间约束的方法进行多源遥感影像匹配:通过特征点优选并进行特征匹配来计算几何变换模型,并对匹配点的搜索空间进行约束来提高匹配速度和精度,最后通过均方根误差迭代剔除误配点。实验结果表明KAZE算法提取特征点比SIFT稳定性高,易于后期误配点剔除;限以空间约束的匹配策略优于传统匹配策略;对于细节及纹理模糊的影像,KAZE算法相比SIFT算法有独特的优势。     

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。     

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。     

高分辨率遥感影像的建筑物轮廓信息提取方法

针对高分辨率遥感影像分割方法提取的建筑物边缘不准确和不规则等问题,提出了一种新的边缘轮廓信息提取方法:首先,通过一维Gabor滤波器获取建筑物的角度纹理特征,并结合光谱特征构造待分割的特征矢量,在运用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)构造图的基础上,利用图割法(graph cuts)获取建筑物候选点,经数学形态学处理得到建筑物斑块;然后,根据Radon变换检测建筑物主方向,构建最小二乘匹配模板,并利用该模板在建立的轮廓缓冲区内精确地提取建筑物拐角点;最后,连接拐角点,完成了轮廓信息的提取。采用合成图像和高分辨率遥感影像提取建筑物轮廓信息的实验证明了该方法的可行性。     

城市地图数据库面实体匹配技术

同一地区不同来源地图数据库同名面实体的识别或匹配对空间数据库的集成与信息共享非常有意义。该文研究了城市地图数据库同名面实体匹配的有关问题 ,提出了基于模糊拓扑关系分类的面实体匹配方法 ,该方法充分考虑了源地图数据库的不确定性 ,能处理非一对一的匹配情况。匹配结果不仅可以作为城市地图数据库集成和信息共享的依据 ,还可以用来分析两个地图数据库之间的差异 ,进行变化检测与自动更新     

一种基于线空间的直线抽取算法研究

以LOG算子为边缘检测手段 ,对直线段特征的抽取过程进行了研究 ,提出并实现了相关的算法 ,给出了应用实例     

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POS数据辅助多视角倾斜航空影像匹配方法

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。     

热红外与可见光数据的云边缘高度匹配

高分辨率数据中云高度的差异性突显,特别是边缘处高度在云阴影识别和地表辐射估算等方面成为需要考虑的重要因素。热红外数据获取云高度分辨率较低、缺乏细部差异性特征,为解决这一问题,首先将对应的热红外和可见光数据进行特征点配准,再将基于热红外数据计算的云高度重采样至高分辨率,然后以基于欧式距离变换的围线搜索方法及距离加权将热红外云边缘高度匹配至对应的可见光图像,最后根据云阴影的相似度匹配方法确定真实云高度。结果表明,算法在遵循热红外云高信息分布变化规律的同时,可以得到较准确的高分辨率云边缘高度,一定程度上解决了热红外技术获取云高在分辨率上的局限,扩展了其在云高反演方面的作用。     

割线中点距离的面要素匹配算法

针对面要素图幅接边中出现的由于端点距离计算量大导致程序效率低的问题,该文提出了一种基于割线中点距离匹配的边界匹配方法。该算法通过获取面要素与边界线重叠的各线段的中点,对各中点进行距离匹配,从而完成面要素各段割线的匹配与割线端点的匹配。通过对割线中点的匹配,减少面要素匹配中需要匹配的点,达到节省时间的目的。通过面要素匹配实验证明:该算法可以在确保匹配准确性的情况下有效缩短面要素边界匹配的时间。     

顾及形变的影像边缘ICP匹配技术

匹配技术是遥感影像处理中的重要基础技术，影像在辐射、几何信息方面的差异，将会严重干扰影像间的相似特征匹配。本文提出了针对大差异影像的最邻近点迭代匹配算法（ICPDI）。首先改进Canny算子的参数设置方式，以便选择影像的长边缘作为影像匹配的显著特征；然后以线特征之间的距离作为影像相似性的评估标准，达到利用全局相似特征抑制局部差异的目的；最后给影像边缘附加形变函数，从而扩展ICPDI匹配技术的适用范围。通过不同差异类型遥感影像间的匹配试验，验证了本文方法的精度和适应性。     

交通监控视频图像语义分割及其拼接方法

视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。     

Change detection from aerial images acquired in different durations

Because of quick development of cities, the update of urban GIS data is very important. Change detection is the base of automatic or semi-automatic data update. One way of change detections in urban area is based on old and new aerial images acquired in different durations. The corresponding theory and experiments are introduced and analyzed in this paper. The main procedure includes four stages. The new and old images have to be registered firstly. Then image matching, based on the maximum correlation coefficient, is performed between registered images after the low contrast areas have been removed. The regions with low matching quality are extracted as candidate changed areas. Thirdly, the Gaussian-Laplacian operator is used to detect edges in candidate changed areas on both the registered images, and the straight lines are detected by Hough transformation. Finally, the changed houses and roads can be detected on the basis of straight line matching in candidate changed areas between registered images.