利用改进ORB算法的无人机影像匹配

针对ORB算法面对光照变化时提取特征点数量不稳定及特征点定位精度仅有像素级的问题,本文设计了一种基于前背景对比的自适应阈值方法,且结合现有的亚像素定位方法对ORB算法进行了改进。同时为了避免RANSAC算法因需人工设置阈值导致误差的问题,将MAGSAC++算法引入特征匹配过程,用于误匹配剔除。试验结果表明,改进算法能够获取数量较多的匹配数目,对光照变化具有更好的稳健性,且匹配精度提高了7%以上。     

基于改进ORB和RANSAC算法的无人机影像特征匹配方法

针对ORB和RANSAC算法存在的不足,文中提出通过对Harris角点函数的改进和将空间一致性原理思想引入RANSAC算法,提出一种改进的无人机影像特征匹配方法,并选择两组代表性的像对进行实验.实验结果表明,改进算法在特征点识别、误匹配剔除和尺度不变性方面的性能均有明显的提升,为无人机影像匹配提供借鉴.     

基于改进ORB和匹配策略融合的图像配准方法

针对Oriented Fast and Rotated Brief(简称ORB)算法在图像配准中不具有尺度信息、BRIEF算法不具有旋转不变性以及特征匹配精度低等问题,本文提出一种基于改进ORB和匹配策略融合的无人机航拍图像配准方法。首先,通过简化多尺度空间检测特征点,采用稳健的RootSIFT描述符进行特征描述,用来提升特征描述的稳定性。然后,结合距离比值、双向匹配和余弦相似性测度(Cosine Similarity)匹配策略获得初始匹配。最后,利用随机抽样一致性算法(RANSAC)确定最终的特征点匹配关系,计算空间变换参数,实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法在图像尺度、旋转和光照变化方面均表现出良好的性能,并提高了图像匹配准确率和配准精度。     

基于多通道影像的最小二乘匹配算法

随着摄影以及信息存储和通信技术的提高,人们从影像中获取的信息量得到很大的提升。本文提出了一种基于多通道影像的最小二乘匹配算法,利用影像中获取的多通道信息构建最小二乘误差方程进行匹配计算,并采用某大学校区影像数据进行试验验证。结果表明,基于多通道的最小二乘匹配算法扩大了影像匹配窗口内像素的信息量,提高了影像匹配的精度和稳定性。     

遥感影像匹配中的反定位误匹配剔除算法

图像匹配的准确率和精度一直是瓶颈问题,直接制约遥感影像的自动化处理。在简要分析现有典型误匹配剔除方法的基础上,提出了能够适应遥感影像自动化匹配与处理的REPRAM(Reverse Positioning Re-fining Algorithm in Matching)算法,给出了REPRAM排除法和优选法的原理和性能分析,在不需要相机的外参数、内参数以及控制点的情形下,相对分离了正确同名点与错误同名点之间的相互影响,尽量保留正确同名点,最大限度剔除错误同名点。大量遥感影像和航拍影像测试表明,算法的稳健性强,在初始匹配正确率为30%的情况下,在设定误差容限内,算法的可靠率仍能在99.5%以上。     

爬山法在影像匹配中的应用

对传统的爬山法进行改进,通过两个方向的整体搜索来预测峰值可能出现的区域,使其能很快的找到峰值位置。试验表明这种方法减少了相关系数的计算,提高匹配的速度并且保证了匹配的精度。     

多重约束条件下的影像直线匹配算法研究

针对直线匹配中“一配多”“多配多”难点问题,文章提出多重约束条件下的影像直线匹配算法.该方法利用直线邻域范围内的同名点计算每一个待匹配直线的单应性矩阵,然后利用单应矩阵将目标影像上待匹配直线映射到搜索影像,根据距离约束确定候选直线,依据直线段倾角相似度等约束再在候选直线中进一步确定可能的同名直线;并利用核线约束条件和灰度相似性约束确定最终的同名直线.最后分别采用无人机影像和UCX数字航空影像进行实验,验证了本文方法的有效性.     

用于生成DTM的改进的最小二乘匹配(LSM)算法

本文提供了一种用于生成DTM的LSM算法的数学模型。其特点是,引入了辐射线条件和共面条件的几何约束,以及辐射偏差和几何变形参数的虚拟观测方程。试验表明.改善了LSM算法的收敛性、稳定性和可靠性,因而提高了图像配准的质量。     

大交角近景影像的仿射不变特征匹配方法研究

针对近景数字摄影测量中大交角影像的匹配问题,本文提出了一种仿射不变特征提取与匹配方法。该方法集成Hessain-Affine和MSER特征检测算法提取一定数量的仿射不变特征区域,并将提取的椭圆形特征区域归一化处理为圆形区域,再用SIFT特征描述算子对特征区域进行描述,然后进行基于距离的粗匹配,最后在核线约束下进行精匹配。实验表明,本文的方法在对大交角近景图像进行匹配时,可以得到相对多数量的匹配对和较高的正确匹配率,具有很好的稳定性和鲁棒性。     

利用改进的DCCD和SIFT描述符的影像匹配方法

提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector, )和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,然后确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。     

一种改进的相位相关的影像配准方法

提出一种改进的基于对数极坐标变换的相位相关算法,该算法将分层匹配思想引入到匹配过程中,使得改进后的算法在保证精度的同时可大大加快计算速度,且与图像的大小无关,从而提高算法的整体性能。     

改进SIFT特征描述符在影像匹配中的应用研究

由于成像条件变化造成的遥感图像之间的几何形变和灰度差异给影像匹配带来了困难,深入研究了SIFT特征描述符的生成方法,针对SIFT特征维数过高的问题进行改进,利用特征点邻域的圆形区域构造新的描述符,增强了描述符自身的抗旋转性,并降低了特征描述符的维数。实验表明,改进的特征描述符是可行有效的,在遥感影像目标匹配中取得满意的实验结果。     

改进SIFT特征描述符在影像匹配中的应用研究

由于成像条件变化造成的遥感图像之间的几何形变和灰度差异给影像匹配带来了困难,深入研究了SIFT特征描述符的生成方法,针对SIFT特征维数过高的问题进行改进,利用特征点邻域的圆形区域构造新的描述符,增强了描述符自身的抗旋转性,并降低了特征描述符的维数。实验表明,改进的特征描述符是可行有效的,在遥感影像目标匹配中取得满意的实验结果。     

一种基于自由形状线特征的影像匹配方法

与点特征相比,高级别的特征,特别是自由形状线特征包含了更丰富的信息,这对于其后的影像解译和表面重建等处理是更为有利的.深入研究自由形状线特征描述、匹配实体选取、相似性测度的确定等自由形状线特征匹配的关键问题,提出一种基于自由形状线特征的影像匹配方法.实验证明该方法对于自由形状线特征的匹配是可行的.     

基于拉普拉斯影像锐化的SIFT无人机影像匹配方法

受成像地区实际情况影响,目前无人机影像匹配精度有待提高。本文提出了一种基于拉普拉斯影像锐化的SIFT无人机影像匹配方法,该方法首先通过四邻域拉普拉斯滤波算子对基准与待匹配影像分别进行锐化,以增强影像细节特征;再通过SIFT算法对锐化后的两幅影像进行匹配。实验结果显示,本文方法具有一定的有效性和鲁棒性。     

一种改进的快速最小高差DEM匹配方法

利用最小高差(LZD)法进行DEM匹配时,当待匹配DEM的分辨率比参考DEM高时,确定的同名点中存在冗余,将导致计算冗余和效率降低。为解决上述问题,对LZD法确定同名点的模型进行改化,提出一种改进的基于最小高差原理的快速DEM匹配方法。该方法根据参考DEM的格网点确定同名点以避免冗余,并通过近似确定同名点及其高差,有效简化了计算过程。实验结果表明,该方法在保证较高的收敛速度和匹配精度的基础上,可有效提高计算效率,且计算效率不随待匹配DEM分辨率提高而降低,DEM间分辨率差异越大,方法的优势越明显。     

基于SGM的多分辨率影像匹配方法

分析了SGM影像匹配算法的基本思想及其不足,给出了半全局影像匹配算法的基本模型;在此基础上,对该SGM算法模型进行了多分辨率扩展,设计了一种多分辨率半全局影像匹配方法 P-SGM,并讨论了该方法的实现步骤及其技术细节;利用实际影像数据进行了P-SGM影像匹配实验。实验结果表明,该方法能够完成大场景、大幅面遥感影像的密集匹配工作,获取实验区密集匹配点云;并具有较高的匹配性能和匹配精度。     

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。