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。     

倾斜立体影像自动准稠密匹配与三维重建算法

提出了一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法。首先对影像进行预处理,即通过透视投影变换得到纠正影像（近似正射影像）,消除影像几何变形、尺度和旋转问题;再对纠正影像提取Harris角点并建立尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）描述子。匹配时,在保证匹配准确率的同时,为了使得匹配点对分布均匀且提高匹配效率,利用粗略 F 和 H 矩阵引导在局部范围内进行显著性匹配,并利用归一化互相关（normalized cross-correlation,NCC）测度约束剔除误匹配点。对三组典型的倾斜影像数据进行实验,结果表明,本文方法得到的匹配点对分布均匀且较为密集,匹配准确率和效率也较高。     

无人机影像匹配中尺度不变特征应用改进

针对尺度不变特征变换算法用于无人机影像匹配中存在匹配效率低下,误匹配较多等问题,该文提出一种特征点提取优化算法,并改进了特征点匹配策略。通过将原始影像划分格网,依据每个格网影像信息熵的大小来合理分配各格网中特征点数量,实现了基于纹理信息丰富程度的特征点均匀分布;基于Harris兴趣值进行筛选,保留了适合于摄影测量的特征点;采用一种多层次自适应的匹配策略,在尽可能保留正确匹配的同时提高了匹配正确率。基于一对由小型无人机拍摄影像的实验结果表明,所提方法在大量减少SIFT特征点的同时,保证较高的正确率,增加了匹配点的精度,且提高了算法效率。     

基于SIFT的宽基线立体影像最小二乘匹配方法

提出基于对极几何和单应映射双重约束的SIFT特征多尺度加权最小二乘匹配算法。算法首先基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集,并采用基于奇异值分解(SVD)的SIFT特征匹配、基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(NCC)匹配获得精度较高的初始匹配点用于立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计。然后在对极几何和单应映射的双重约束下,基于自适应NCC及距离加权的多尺度最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留匹配定位精度较高的原始SIFT特征点对。算法综合应用基于积分影像的NCC快速计算、金字塔影像匹配等方法和策略。最后选取实际的宽基线序列立体影像进行试验并同原始的SIFT特征匹配算法、基于SVD的SIFT算法进行了综合对比分析。结果表明当影像间无显著亮度变化时该方法的匹配性能明显优于现有的方法。     

基于彩色信息尺度不变特征的街景影像匹配

提出了一种基于彩色信息的尺度不变特征匹配算法以实现彩色图像间的特征匹配 引入对光照变化具有一定鲁棒性的对角－偏移模型通过模型变换求出图像各位置的彩色不变量并以此作为输入图像再采用改进的harris算法提取图像的几何信息建立一种具有几何和颜色不变性的特征向量最后利用特征向量间的相关系数完成匹配 本文将该算法用于街景影像匹配中并对比与传统sift算法的差异结果表明此算法不但能够得到分布均匀密集度高的匹配点且耗时少匹配精度高证明了对于街景影像匹配研究的适用性     

一种遥感影像同名点密集匹配方法

针对在遥感相机检校、三维重建、信息提取、变化监测等应用中,都需要在影像中每隔若干个点、甚至是逐点寻找密集同名点的情况,该文将基于特征的方法和基于模板的方法相结合,提出一种新的高精度的密集同名点提取方法。将参考影像降采样为与遥感影像同一分辨率,然后使用SIFT算法提取粗精度同名点,建立全局几何模型,使用其将遥感影像每个像元及其邻域投影到参考影像,并以其为模板,应用优化相位匹配法获取高精度同名点。经实验验证,只要遥感影像和参考影像中相应区域的景物变化不大,该文方法可以有效地确定密集的高精度同名点对。     

基于SIFT的特征均匀提取改进研究

针对现在基于图像的三维重建面临的图像数据尺度不一和影像分辨率增高特征点增加两个问题,本文提出了基于SIFT的尺度均衡和均匀限制特征点数量的改进策略,通过采用给定特征点数量的方法来控制影像提取特征点的数量.同时根据高斯尺度增大与提取特征点数量成反比的特性,通过构建尺度与特征点数量的比例系数和给定特征点数量就可以获得影像的不同高斯尺度上提取的特征点数量.通过对影像进行格网划分,将提取特征点数量分配到每个格网.通过控制格网提取特征点数量的控制,可以在控制特征点提取数量的同时,获得更为均匀的特征点分布.实验证明,本文改进算法与SIFT算法相比,尺度分布更加均匀,空间分布的比例系数有30％左右的提升,提取特征点匹配的正确率有5％的提升,因此,本文改进算法在基于图像的三维重建中有一定程度的应用价值.     

低空无人机影像匹配流程设计的优化

针对低空无人机倾斜摄影影像匹配精度不高的问题,提出了以SIFT-BRISK算子为基础的影像匹配工作流程。首先,为相邻影像同步建立多尺度影像空间,在不同尺度上检测极值点;然后,根据三维二次函数剔除边缘极值点,确定为影像的匹配点;最后,按照高斯滤波理论,对每个匹配点进行描述,相邻影像各自生成各自的匹配点集合,当两影像匹配点描述相同时,则实现特征点匹配,进而实现相邻影像的高精度匹配。在三维倾斜摄影场景项目中,此方法有效地降低了匹配错误率,提升了匹配效果。     

一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法

提出了一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法。首先对影像进行预处理,即通过透视投影变换得到纠正影像(近似正射影像),消除影像几何变形、尺度和旋转问题;再对纠正影像提取Harris角点并建立尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)描述子。匹配时,在保证匹配准确率的同时,为了使得匹配点对分布均匀且提高匹配效率,利用粗略F和H矩阵引导在局部范围内进行显著性匹配,并利用归一化互相关(normalized cross-correlation,NCC)测度约束剔除误匹配点。对三组典型的倾斜影像数据进行实验,结果表明,本文方法得到的匹配点对分布均匀且较为密集,匹配准确率和效率也较高。     

一种改进的无人机航摄影像快速拼接方法

为提高无人机航摄影像快速拼接的速度和精度,针对无人机影像处理特点,提出重叠区分块并行处理策略;通过对不同图像分辨率和尺度下的特征匹配情况进行分析,提出分块阈值自适应调节方法来改进尺度不变特征转换(SIFT)算法;利用匹配点距离中误差进行粗差去除,获取最优随机一致性检验(RANSAC)样本,得到更精确匹配点对。试验结果证明,改进策略既可保证拼接精度,又可提高拼接效率。     

三线阵影像多视匹配AMMGC优化模型

数字摄影测量中单立体影像匹配可能获取"病态解",匹配可靠性低、成功率不高,限制后续产品生产。在ADS40物方多视匹配模型基础上,给出了像方多视匹配AMMGC模型,该模型综合利用多张影像信息,减小信息盲区,获取匹配点的"确定解"。AMMGC模型利用匹配检查策略检验匹配结果,通过自适应窗口变换策略选取最佳大小与形状的匹配窗口,进一步提高匹配精度与成功率。实验结果表明:该模型匹配成功率高,能够可靠匹配相似特征点和地表不连续特征点,具有较强的实用性。     

应用不变特征获取均匀控制点的遥感影像配准算法

本文针对大幅影像配准时计算量大、配准点分布严重不均匀以及错配率高等问题进行了研究,提出一种可保持配准点均匀分布的快速配准算法.首先对基准影像和待配准影像进行分块提取SIFT特征算子,然后局部自适应地对影像块中的匹配点进行几何约束,从局部选取最优匹配点以达到提高图像匹配准确率的目标.通过对大量不同类型的影像进行配准实验,...     

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...     

一种结合相位相关法和AKAZE算法的纹理缺乏地区影像匹配技术

由于纹理缺乏地区影像缺少鲜明特征,特征重复性严重,使得单纯的基于特征的匹配算法很难获得唯一性较强的特征描述符,导致同名点误匹配的比率大大增加。AKAZE算法以非线性尺度空间为基础,较好地顾及了影像的纹理结构及细节信息,对纹理缺乏地区的影像匹配具有一定的应用价值。基于频域的Fourier-Mellin相位相关技术,通过对影像的频域及对极数变换,计算互功率谱可获得影像间的旋转、尺度和平移参数。因此,本文通过Fourier-Mellin变换计算影像间的几何关系,对AKAZE算法检测出的特征点进行了匹配范围的约束,初步解决了纹理缺乏地区的影像匹配问题。试验结果表明,该方法可以提高匹配的正确率及同名点对数。     

The Role of a Digital Intelligent Camera in Automating Industrial Photogrammetry

In the past few years the automation of digital industrial photogrammetric systems has increased dramatically. Due to digital image processing software, coded targets and automatic matching methods, a huge number of photogrammetric measurement tasks can be fully automated. In many cases a "one button click" is enough to provide the three dimensional co-ordinates of measured points without any manual interaction, immediately after acquiring the images. The technology of intelligent cameras is a logical step towards automated photogrammetric measurements. An intelligent camera, which has an integrated computer, analyses the image immediately after it is taken. This technology provides not only a much shorter processing time for the images but also more control over the measurement process just when it is needed, during image acquisition. This takes place in the form of real time feedback.
This paper describes the role of a digital intelligent camera in the automation of an industrial photogrammetric measurement system and gives an overview of existing automation techniques in industrial photogrammetry. As an example of an intelligent camera, the performance of the new INCA digital intelligent camera, developed and manufactured by Geodetic Services, Inc. (GSI) and distributed by Leica, is described.     

SIFT特征算子在低空遥感影像全自动匹配中的应用

低空遥感影像由于其飞行平台的不稳定性,影像间旋偏角和比例尺差异较大,因此常用的基于区域灰度的匹配方法很难获得令人满意的匹配结果,甚至无法进行匹配。本文针对低空遥感影像的特点,介绍了基于SIFT算子的特征匹配原理及其在低空遥感影像全自动匹配中的应用。试验结果表明,利用核线约束进行SIFT特征匹配,其速度和精度能够满足低空遥感影像的应用需求。     

SOME PHOTOGRAMMETRIC EXPERIMENTS WITH DIGITAL IMAGE PROCESSING

Recent research involving photogrammetry applied to digital image processing at the Royal Institute of Technology, Stockholm is described. Three particular aspects have been investigated. These concern ground control points for satellite imagery; digital matching of simulated SPOT images; and digital matching of images which have different perspectives. Future prospects of research and development in related topics are outlined.     

露采矿山近景影像光束法三维建模及动态监测系统

为满足采矿工程数字化监测和信息化管理的需求,研究一种应用近景摄影测量手段动态监测露采矿山储量变化的方法,并设计开发储量动态检测软件系统。利用标定过的普通数码相机采集矿山近景影像,采用光束法处理影像;针对普通数码影像的特点,研究一种基于SURF特征点提取和短核线搜索的一维匹配方法;通过多期影像建立的三维模型分析,实现对矿山的动态监测。工程实例证明该建模方法快速有效,软件系统极大地提高露采矿山的作业效率和精确度。     

Automatic 3D Coordinate Extraction from High Resolution Digital Aerial Images

Image matching has been widely used in various fields such as digital photogrammetry, remote sensing, image processing and computer vision. In this study, the speeded up robust feature extraction algorithm for automatic point extraction was applied to a pair of high resolution digital aerial stereo images. In contrast to other studies, the universal transverse mercator coordinates of randomly selected test points were computed automatically with the proposed approach and compared with the same points that were manually measured. As a result, the mean square differences for the UTM coordinates’ in the X, Y and Z axes were calculated as ±0.043, 0.030 and 0.153 m, respectively. It is proved that the proposed algorithm is successful in matching remotely sensed high-resolution images acquired with digital cameras. Moreover, the automatization of the basic tasks in image matching and the 3D coordinate acquisition were also achieved by the algorithm.     

利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷

设计了一种分布式机器视觉检测系统对斜拉桥拉索表面的损伤缺陷进行自动无损检测。该系统采用4个CCD摄像头分布在拉索表面一周获取图像,一个缺陷有可能分布在几幅图像中。为了快速有效地获得完整的拉索表面缺陷,本文提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法对缺陷图像进行自动拼接。首先,采用简洁有效的Harris算子提取特征点;然后,根据检测系统采集的缺陷图像的特点,简化SIFT算子的特征点主方向分配和匹配图像旋转等算法步骤,对特征点进行描述和匹配;最后,融合匹配图像,得到相对完整的缺陷图像。实验结果表明,利用改进的SIFT算法对拉索表面缺陷图像进行自动拼接,降低了算法的复杂度,提高了桥梁拉索表面缺陷检测的完整性。