一种采用基础矩阵描述的核线影像生成方法

设计了一种采用基础矩阵的立体像对核线影像制作方法,由基础矩阵来描述影像间的相对方位关系,避免了相对定向过程中复杂的迭代过程。通过稀疏匹配获取高精度的同名点,由基础矩阵确定每组同名点对应的同名核线,根据核线必相交于核点的原理,采用最小二乘法确定左右影像的核点坐标;然后根据核点坐标完成影像间核线的快速映射,沿核线方向采用双线性内插法进行核线重采样,完成核线影像制作。采用多组影像进行核线影像制作实验,对生成的核线影像进行同名特征点提取与匹配,结果表明采用该方法制作的核线影像上下视差较小,验证了方法的有效性。     

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.     

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。     

多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

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。     

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。     

一种基于分块策略的SIFT特征快速提取与匹配方法

通过研究基于GPGPU的SIFT特征匹配,提出一种通过分块处理实现大面阵遥感影像快速匹配的方法。首先采用鲁棒性强的随机采样一致性算法来估计待匹配影像间的单应关系并剔除误匹配点;然后通过单应关系找到待匹配影像间的重叠区域,进而实现大面阵遥感影像的分块SIFT特征提取和匹配。试验证明该算法可较快提取相应航摄测区的同名像点,为后续进行的光束法区域网平差提供了鲁棒的数据源。     

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。     

基于POS数据的核线影像生成方法

提出一种对已知外方位元素的立体影像实施灰度重采样生成核线影像对的方法,推导了核线影像与原始影像之间的严密几何关系,并利用一组摄于某山区的1∶3 000比例尺实际航空影像验证了所建立几何关系的正确性和方法的可行性.试验表明,利用光束法区域网平差和经检校后的POS影像外方位元素生成的核线影像对与基于常规相对定向方法所生成的核线影像对具有相同的质量,同名点的上下视差在1像元以内,完全可以满足摄影测量立体观测的要求;而采用未经检校的POS影像外方位元素所生成的同名核线影像对带有约70像元的上下视差,无法用于立体观测.     

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。     

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。     

抗视差的宽基线弱纹理影像自动拼接算法EI北大核心CSCD

针对目前带有视差突变的宽基线弱纹理影像拼接效果差及需要人工干预的问题,本文从影像匹配和影像配准两方面进行改进,提出了面向宽基线弱纹理影像的抗视差全自动拼接算法。首先,采用融合了影像视角几何纠正的局部特征变换模型,由粗到精地实现弱纹理特征的准密集对应;然后,基于匹配点和深度神经网络,泛化学习宽基线影像间的可靠透视变换,以获取全局配准视差,局部视差则通过薄板样条函数来精确拟合;接着,将影像拼接结果的多边形边界进行规则化处理,通过全卷积网络将其训练为规则化矩形,在有效剔除空白区域的同时,最大限度地保留影像拼接内容;最后,选取4组无人机和地面近景宽基线弱纹理立体像对进行测试,并将本文算法的影像匹配及配准各阶段结果分别与现有代表性算法结果进行对比。试验结果表明,本文算法在匹配点数目、匹配精度及影像拼接质量等方面具有显著优势,并能够在影像弱纹理区域及视差突变场景表现出较好的稳定性。     

基于数字视差模型和改进SIFT特征的数字近景立体影像匹配

针对数字近景立体摄影测量中立体影像的高效自动匹配的需要,提出一种基于数字视差模型（digital parallax model,DPM）和改进SIFT(scale invariable feature transformation)特征的立体影像匹配算法。该算法首先根据近景立体摄影系统中相机基距和相互关系固定的特点,利用已知的标定数据,构建立体影像的数字视差模型,并计算立体影像中的同名核线参数,再在DPM和核线的约束下,确定右影像上同名像点的搜索范围,以提高匹配速度和准确性;其次,利用SIFT特征和灰度特征,设计结合局部结构信息和全局灰度信息的匹配相似性测度计算模型,以增强匹配的稳健性。利用该算法对实际立体影像进行实验,结果表明本文方法可大大消减错误匹配,提高匹配的可靠性和精度。     

一种异源高分辨率卫星遥感影像近似核线生成算法

提出了一种实用的基于有理函数模型(RFM)的核线生成算法,研究并实现在该算法下异源高分辨率卫星遥感影像像对近似核线生成方法。该方法利用高分辨率卫星遥感影像正解模型迭代计算RFM反解模型,结合核线投影轨迹法,提取像对之间近似核线对。实验表明,本文算法具有可适性和通用性,为异源高分辨率卫星遥感影像数据的自动匹配处理提供了可靠保证。     

采用双线性插值算法重采样生成核线影像

核线是摄影测量的一个基本概念,在立体像对上,同名像点一定位于同名核线上,而且同名核线对上的像点是一一对应的,因而如果能在立体像对上确定同名核线,那么就可以根据同名核线的性质,将二维的影像匹配转变为一维匹配,大大的提高了计算效率和可靠性,这里从共线方程推导核线影像的生成公式,并简单分析了三种常用的重采样算法,最终采用双线性插值算法生成核线影像。     

面向立面大角度影像拼接的稳健匹配方法

建立了一种面向大角度立面影像拼接的可靠匹配方法.该方法首先以SIFT特征向量双向最邻近距离比(BNNDR)作为匹配测度条件得到初匹配,考虑到大角度影像特点,分别应用核线约束和视差梯度约束条件,精化得到可靠的同名特征点,最后通过多次单应性确定立面待拼接区域的同名特征点,匹配结果和拼接效果表明,该方法可保障大角度立面影像拼接同名点的可靠性与准确性.     

车载全景影像核线匹配和空间前方交会

全景相机车载移动系统可以获取带有精确位置和姿态信息的序列全景影像,针对该影像数据,提出一种构建全景核线影像的方法,描述了在球面全景模型下构建全景影像之间核线几何约束的过程,并推导出具体的公式,然后在两张全景核线影像之间使用SIFT算法匹配同名点,最后根据摄影中心、像点、物点3点共线的原理,推导出全景影像的共线公式,利用前方交会的原理计算出物点的空间3维坐标。实验结果表明,本文方法可以降低全景影像匹配的难度,提高匹配点数量和精度,适用于实现基于全景影像的量测等功能。     

一种基于格网索引优化的遥感影像自动配准算法

针对SIFT算法在遥感影像配准过程中捕获配准点对数量较少和误匹配较多等问题,提出了一种基于格网索引的遥感影像自动配准的算法。首先,采用SIFT算法提取特征点和特征向量,并通过欧氏距离进行匹配;其次,建立格网索引剔除部分误匹配点对,从而提高了随机抽样一致算法的精度;最后,使用多项式几何纠正算法实现遥感影像的精确配准。实验结果表明:该算法比传统分块算法在遥感影像中得到的匹配点对精度更高,并且考虑到不同遥感影像配准场景的差异。     

图论算法的无人机影像匹配特征点粗差剔除

无人机影像匹配过程中，粗差是不可避免的，因此，获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除，该算法受抽样次数、误差阈值的影响，还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理，对SIFT算法提取的特征点进行预处理，通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点，可以提高匹配特征点的稳健性，减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法，将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法，利用该算法可以提高特征点的稳健性，获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证，本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比，粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%，说明该方法效果较好。     

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。