剔除无人机影像BRISK特征误匹配点对算法

针对BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。     

近景影像三角网内插点密集匹配方法

针对目前密集匹配中依据种子点寻找新特征点存在计算复杂的问题,该文提出一种近景影像Delaunay三角网内插点密集匹配方法。该方法首先采用尺度不变特征变换算子匹配特征点,通过随机抽样一致性算法对特征点进行优化,以获取高精度同名点;依据同名点构建Delaunay三角网,在同名相似三角形内,以内插重心点作为匹配基元,并对内插点进行色彩信息相似性约束和极线约束,剔除粗差提高匹配结果精度;在匹配传播过程中,新特征点不断插入三角网中,对三角网进行动态更新,用于约束后续匹配。该方法能够避免繁琐计算,同时具有较高的可靠性,适用于不同类型的近景影像数据。     

异源高分辨率遥感影像的三维重建

针对在实际应用中难以获得同源高分辨率遥感影像,利用同源高分辨率影像实现高精度、自动化的三维重建仍存在一定困难的现状,该文提出一种利用异源高分辨率遥感影像进行三维重建的方法。采用尺度不变特征变换算法对影像进行匹配以获取同名点,并使用随机抽样一致性算法剔除低精度匹配点;然后利用获取的同名点构建Delaunay三角网;接着根据有理函数反解模型和投影射线联合定位算法解算各个同名点的三维坐标;最后基于Delaunay三角网内插技术求取地物点的高程值,并基于OpenGL技术实现三维显示。试验结果表明,利用该方法可以实现异源高分辨率遥感影像的三维重建,精度上能够满足生产需求。     

基于Harris角点和SIFT特征的近景影像匹配

针对近景影像匹配过程中误匹配率较大的情况,本文提出了一种基于Harris和SIFT特征的近景影像匹配方法。该方法首先提取Harris角点和SIFT特征,运用灰度相关系数和BBF-KD树方法将Harris角点和SIFT特征完成双向一致性匹配;然后,利用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向得到内点集A与B,将内点集A、B合并生成Delaunay同名三角网;最后,在同名三角形约束下通过缩小Harris特征点阈值T得到新内点集,实时插入同名三角网中,直到生成足够数量的内点。实验所得内点数分别与合并加密匹配前以及其他方法相比都有显著增多,结果表明对于视角、尺度、旋转、光照及噪音等条件发生变化的不同影像,本文提出的近景影像匹配方法能提高匹配率及匹配可靠性。     

局部仿射变换的自适应窗口立体影像匹配算法

针对现有固定窗口相关匹配方式难以适用纹理断裂、深度不一、纹理匮乏等近景影像匹配问题,该文提出一种结合局部仿射变换的自适应窗口匹配算法。以ASIFT特征点作为匹配基元:①利用同名三角网局部仿射变换确定匹配搜索区域;②利用Canny边缘点约束确定候选点自适应相关窗口,对应的建立参考点相关窗口;③建立顾及窗口尺寸的灰度差异相似性测度函数,将小于阈值的最小函数值对应的候选点作为匹配同名点;④采用RANSAC方法对匹配结果进行检核剔除错误匹配。选择3组典型特征的近景影像进行匹配实验,该文算法均能获得可靠的匹配结果,验证该算法的鲁棒性。通过与不同窗口、不同算法进行对比分析,本算法能有效减少窗口内像素点深度不一致引起的错误匹配,且在增加匹配点数量的同时提高匹配精度和可靠性。     

三角网约束的立体影像密集匹配方法

文中总结了基于三角网约束的立体影像密集匹配方法。本次实验采用核线影像,首先在核线影像上使用SIFT算子匹配出一部分可靠的种子点,然后用这些种子点构建Delaunay三角网。该网络能够将所加密的点的位置范围作为一个约束,根据左右影像上同名三角网的位置、左影像上某一三角形重心位置、该三角形在右影像上的对应的三角形的重新坐标,以及左侧重心在右侧像方影像的核线,在核线约束与灰度相似性约束的两层限制下,完成点-点的匹配工作。本文采用Matlab程序实现对待匹配三角形重心的加密,运用核线约束方法,将点匹配的搜索区域由二维降到一维,不但能缩小搜索范围,提高工作效率,而且很大程度上降低了错误发生的概率,既能使得算法的运算速度得以提升,又能使其匹配精度得到较大的改善。     

结合仿射变换及梯度描述符的密集匹配方法

针对SIFT算法难以取得密集匹配结果,无法满足高精度建模需求,以及传统密集匹配算法对明暗变换影像较为敏感,无法取得稳定可靠的密集匹配点的问题,该文提出一种结合仿射变换及梯度描述符的密集匹配方法.该方法首先依靠SIFT算法获取稀疏匹配点,并利用RANSAC方法去除错误匹配点建立同名三角网,利用仿射变换对同名三角形各边中点进行加密,再对新加入的同名点进行相似性判定.与传统密集匹配算法中相似性判定依靠影像灰度层面不同,该文对影像的梯度层面信息进行统计并建立梯度描述符,通过阈值判定是否接受为同名点并不断更新同名三角网,以不再产生新的同名点为终止条件.实验选取6组不同类型影像,结果表明该方法不但可以得到稳定的密集匹配结果,而且较好地解决了传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力的问题,并对不同类型影像有着较好的适应性、鲁棒性.     

基于相对定向和三角形约束的近景影像匹配

针对近景影像自动相对定向过程中初匹配点对中误匹配率较大的情况,将基于三角形约束方法引入近景影像匹配.首先利用Harris算子提取特征点集,经初匹配后运用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向构建核线几何得到内点集,删除误匹配点生成同名Delaunay三角网;在同名三角形的约束下通过缩小Harris特征点阈值得到新内...     

基于影像匹配的自发地理信息道路精度评价与改善

针对无矢量参考数据自发地理信息道路精度难以评价的问题,提出了一种基于影像匹配的道路精度评价方法。首先提取影像与自发地理信息中的道路交叉口作为控制点,并将对应的交叉口进行匹配,以同名控制点的均方根误差作为自发地理信息的道路精度;然后以两组控制点分别构建Delaunay三角网,利用两组控制点的对应关系对每个三角网进行仿射变换,从而实现对自发地理信息道路的几何纠正,以提高其精度。最后以郑州市的Open Street Map道路数据进行试验,结果表明本文算法能够有效提高自发地理信息的道路精度。     

卫星影像像控点的自动转点方法研究

针对以往多源影像中人工选取同名点费时费力并且精度低,本文首先利用SIFT特征匹配得到的同名像点作初值进行仿射变换,生成变换后影像,然后对基准影像与变换后影像进行相关系数匹配并利用双向匹配删除误匹配点,最后通过仿射逆变换得到原始影像上的同名像点位置。利用此方法对资源三号影像后视影像和实践九号全色影像进行试验,实验证明,结果明显优于在原始影像上直接进行相关系数匹配,可以很好地代替人工选点工作,大大减小了人工选取同名点的工作量。     

面向海洋应用的无人机遥感图像配准研究

在海洋应用中,大面积水体的同名点匹配相比陆地更加困难,制约了无人机遥感图像的配准精度和收敛速度。本文提出了一种改进算法适用于海洋无人机遥感应用,采用主成分分析（PCA）和水体阈值方法去除水体,获得图像中非水体区域的分块图像,然后利用仿射-尺度不变特征变换算法（ASIFT）进行图像的特征点提取和重叠图像非水体区域的同名点匹配。通过海岛、海岸线的无人机遥感试验结果表明,基于改进算法,在不增加时间开销的情况下,可以增加30%~50%的同名点数量,精度提高约5%~10%。文中方法适应用于海洋无人机遥感的序列图像配准,为海岛、海岸线的遥感监测提供了有效的技术支持。     

结合马氏距离与梯度描述符的稠密匹配

针对稀疏匹配点无法满足三维重建工作需要及传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力等问题,本文提出了一种结合马氏距离与梯度描述符的密集匹配方案。该方案首先利用初始可靠同名点建立同名三角网;然后以各三角形的对应中点作为加密匹配基元,以描述符与马氏距离作为两种影响因素,建立得分计算公式;最后以超过该得分阈值者作为匹配点,遍历所有三角形,更新三角网重复上述步骤,直至没有新的匹配点产生。利用网络公开数据集进行验证,试验结果表明,本文提出的密集匹配方案较好地解决了传统算法面对明暗变换影像适应性较差的问题,同时对多种变换影像有着较好的适应性与稳定性。     

DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法

在倾斜航空摄影测量中,倾斜影像间由于视角差异较大,具有较大几何变形,而具备仿射尺度不变性的ASIFT算法存在效率较低的问题,提出一种DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法。该方法通过利用影像的粗略外方位元素和测区的DEM数据,首先对倾斜影像进行仿射变换来减弱几何变形;然后通过SIFT特征匹配算法来获取同名点对,并使用RANSAC剔除误匹配;最后将同名点对根据单应矩阵反算回原影像,以基础矩阵估计法剔除误匹配,获得最终匹配点对。通过对多组数据进行实验,结果表明,该算法的计算效率较高,获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想。     

基于同名点对的小面元影像微分纠正及融合方法

多源遥感影像数据融合是提高海量遥感影像数据利用率，获取更多决策辅助信息的有效手段之一。目前一些商业遥感图像处理软件在进行多源遥感影像融合时，存在效率低、精度难以达到实用要求等问题。本文提卅了基于图像线特征的遥感影像精确配准、纠正、融合新方法，该方法运用线特征算法提取图像边缘特征点作为控制点，然后通过全自动图像匹配获取密集同名点对，由这些同名点对构成密集三角网（小面元）实现影像精确配准；最后进行影像纠正融合处理。大量实践表明，该方法是一种高效实用、高精度的遥感影像配准、纠正、融合方法，能大大改善山区等特殊地区的配准精度。     

利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配

喀斯特地区地形复杂，无人机影像匹配难度大、耗时多。针对如何提高该区域无人机影像的匹配效率，本文提出了一种基于AKAZE的改进算法。该算法首先利用完全仿射不变框架对原始影像进行视角模拟；然后利用AKAZE算法对模拟影像进行特征点提取和描述，并获得原始影像的特征点和描述符；最后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法对原始影像进行精匹配，进而剔除粗匹配过程中错误匹配点对。本文对该改进算法开展了试验研究，并与ASIFT和AKAZE等常用算法进行了试验对比分析。试验结果表明，对喀斯特地区无人机影像匹配而言，与ASIFT算法相比，在保持相当匹配正确率的情况下，基于A-AKAZE算法的匹配总耗时是ASIFT算法耗时的50%左右，可以较大幅度地减少匹配总耗时；与AKAZE算法相比，基于A-AKAZE算法的影像总匹配对数及正确匹配对数至少是ASIFT算法的影像总匹配对数及正确匹配对数的7倍。综合考虑匹配耗时和正确匹配对数，本文算法优于AKAZE和ASIFT等常用算法，更适合于喀斯特地区的无人机影像匹配。     

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。     

利用摄影基线改进SIFT算法

影像匹配是利用航空影像获取同名点和DEM的关键技术之一,而大倾斜影像的匹配问题也是目前匹配技术发展的难点。针对这一问题,本文研究了SIFT和ASIFT算法,并基于航空影像之间的摄影基线对ASIFT算法进行了改进,在成像模型中加入倾斜角度和平移变量,在一定程度上解决了大倾斜航空影像的自动匹配问题,并给出了试验结果。     

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。     

利用线特征和SIFT点特征进行多源遥感影像配准

提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点;其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取;最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。试验结果表明,本文方法能取得较高的配准精度。     

基于改进ASIFT算法倾斜影像匹配研究

传统ASIFT算法在匹配时效率低,根据影像匹配相关知识及倾斜影像的特点,本文提出一种对原始影像进行一次逆仿射变换,将倾斜影像恢复到近似的正摄影像的改进ASIFT算法,使影像匹配时精度和效率上得到了明显的提高。改进算法在试验中与传统ASIFT算法匹配效果在精度上更好,且匹配效率有大幅度提高。