重复场景影像特征匹配鲁棒策略的比较与评价

针对SfM三维重建中重复场景易引起不存在影像关联及错误相对定向的研究难点,该文研究多种影像特征匹配的鲁棒策略,如RANSAC、KVLD、GAM、GMS,并提出一套评价方案以量化分析其对重复场景影像SfM重建的影响。首先选择不同重复场景比例的影像数据,并分为宽基线和窄基线两类;其次设计了相对定向正确率及影像关联正确度2个评价指标;最后量化分析重复场景影像特征匹配及其SfM重建的影响。实验表明,该文设计的评价方案能量化出各特征匹配鲁棒策略对重复场景影像SfM重建的影响。     

融合深度特征的无人机影像SfM重建

可靠特征匹配是无人机影像运动恢复结构(SfM)的重要环节。近年来,深度学习被用于特征提取和匹配,在基准数据集表现优于SIFT等手工特征。但是,公开模型往往采用互联网照片进行训练和测试,鲜有用于无人机影像SfM三维重建的性能评价。利用多组不同特点的无人机数据集,本文对比分析手工特征和深度学习特征在无人机影像特征匹配和SfM三维重建的综合性能。试验结果表明,利用公开的预训练模型,结合手工特征的高精度定位和深度学习的特征描述能力,可实现更准确和完整的特征匹配,并在SfM三维重建中取得与SIFT等手工特征相当,甚至更优的性能。     

改进SAR-SIFT算法的无人机影像匹配方法研究

对SAR-SIFT、SIFT与SURF算法的匹配正确率、数量及时间等进行探究,并提出一种基于SAR-SIFT改进的无人机影像匹配方法,可增加无人机影像的匹配数量和准确率。利用图像的R,G,B分量提取图像特征,将3个分量提取的所有特征去重后进行特征结合,增加特征点提取数量。采用比值判别法(Ratio Test)将不满足最邻近距离、次临近距离以及距离较远关系的特征点去除,并采用余弦相似度进行匹配,最后采用向量一致性算法进行错误剔除。实验结果证明,改进算法提高无人机影像的匹配正确率,增加图像的正确匹配数量。     

井下巷道地磁匹配特征的CEA卷积增强的分析

针对井下某些巷道地磁空间变化平缓,地磁匹配概率低的问题,构建了井下巷道地磁卷积增强算子（convolution enhancement algorithms, CEA）,进行地磁匹配前的目标区域和匹配向量的卷积增强预处理,去除数据噪声和增强识别特征。以Laplace、高通滤波（High Pass）、索伯尔滤波（Sobel）图像卷积算子为基础,通过列向量特征的锐化处理,建立了井下巷道地磁卷积增强的Laplace、High Pass和Sobel卷积算子模板。选取某金矿4个巷道的地磁数据,开展了CEA算子卷积前后的均方差算法地磁匹配定位的仿真试验。试验结果表明,CEA算子卷积可以增强匹配序列和地磁图的地磁空间特征,降低了匹配数据中的噪声影响。在数据CEA卷积前后的地磁统计特征对比中发现,Laplace算子不仅保持了原有地磁图变化特征,还增大了数据空间变化的差异度,降低了相关性,效果明显。特别是600 nT的高噪声干扰匹配试验中,Laplace算子卷积能够降低噪声对地磁定位扰动影响,有效提高了地磁匹配定位的概率和精度,具有较强的鲁棒性,适合作为井下巷道地磁匹配的数据预处理模型。     

顾及影像拓扑的SfM算法改进及其在灾场三维重建中的应用

快速、准确的大场景影像三维重建技术可为灾害应急响应和灾情评估提供重要的决策依据。本文针对运动恢复结构(SfM)算法效率低的问题,提出了一种顾及影像拓扑关联关系的拓扑-运动恢复结构(TSfM)算法。TSfM算法利用低空无人机(UAV)自身的飞控记录构建影像拓扑关联关系,缩小了特征匹配时的影像搜索范围,与传统SfM算法相比,影像匹配的时间复杂度由O(n2)降低为O(n)。实验结果表明,TSfM算法实现了基于无人机影像序列的灾场快速三维重建,重建模型的相对精度与SfM算法的重建精度一致。将该方法用于四川芦山地震UAV影像三维重建,可检测出地震滑坡体及其形态信息。     

MS-VSCN:用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络

影像匹配在多种计算机视觉任务中起着重要的作用.提出一种用于影像匹配的多尺度视觉相似度比较网络.该网络基于孪生网络结构进行构建,将普通卷积与空洞卷积进行融合,使得卷积神经网络在多个尺度上提取到的视觉特征实现互补.首先,网络的输入由两幅待匹配的影像组成,使用权值共享的两个网络分支分别提取两幅影像的深度特征;其次,在网络中与...     

基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建

针对传统遥感影像超分辨率重建方法依赖同一场景多时相图像序列且需预先配准等缺点,本文提出了一种基于密集卷积神经网络的遥感影像超分辨率重建的方法。该网络直接将低分辨率遥感影像作为网络的初始输入,通过密集卷积神经网络学习影像的高阶表示,获得更具有表达能力的深层特征;同时,在网络中采用并行的1×1卷积滤波器结构,通过该结构减少模型参数;在重建网络中使用亚像素卷积可以更快地实现特征图的重建。在UCMerced_LandUse公共数据集上的实验表明:本文的网络模型提升了传统深度网络的影像重建性能,增强了重建图像的纹理细节并改善影像边缘失真,提升了重建影像的性能。     

基于相位均匀卷积的LiDAR深度图与航空影像高效匹配方法

多源影像匹配主要受到非线性强度差异、对比度差异及局部区域结构特征不显著等问题的干扰,而机载激光雷达（light detection and ranging,LiDAR）深度图与航空影像由于纹理特征之间的显著差异导致部分结构特征缺失更为严重,所造成的相位极值突变进一步增加了匹配难度。因此,提出一种基于相位均匀卷积描述子的方法来实现LiDAR深度图与航空影像之间的高效匹配。在影像特征匹配阶段,首先对相位一致性模型进行扩展,构造相位均匀能量卷积方程,求解得到均匀卷积序列与相位最大标签图,建立一种相位均匀能量卷积直方图（histogram of phase mean energy convolution,HPMEC）;然后采用最近邻匹配算法完成初始匹配,并利用快速边缘化样本共识进行粗差剔除;最后基于线程池并行策略,通过划分重叠格网对影像进行分块匹配。将多组具有不同地物覆盖类型的LiDAR深度图与航空影像作为数据集,分别与位置尺度方向-尺度不变特征转换（position scale orientation-scale invariant feature transform,PSO-SIFT）、L...     

无人机影像增量式运动恢复结构研究进展

增量式运动恢复结构（structure from motion, SfM）已经成为无人机影像空中三角测量的常用解决方案。考虑到无人机影像的特点,增量式SfM在效率、精度和稳健性方面的性能有待提高。首先给出了增量式SfM无人机影像空中三角测量的技术流程,然后从特征匹配和几何解算两个方面对其关键技术进行了综述,最后从数据采集方式改变、大场景影像处理、通信与硬件技术发展、深度学习融合等方向,展望了增量式SfM无人机影像空中三角测量的挑战和后续研究,总结本领域的现有研究,为相关研究者提供参考。     

基于深度学习的遥感图像匹配方法

目前,图像自动配准技术已成为图像配准领域中的研究热点之一。如何提高匹配精度是图像配准的关键步骤,基于此本文提出基于深度学习的匹配方法。首先,描述了卷积神经网络模型的网络结构,通过改善经典模型的网络结构,将其应用到影像匹配任务当中;其次,利用训练好的自适应网络模型来获取控制点的特征表达;最后,将控制点的特征表达通过欧式距离算法进行相似度匹配。实验结果表明,本文方法大幅降低了图像匹配粗匹配的错误率,为后续配准建立了良好基础,且对数据源具有良好的稳健性。     

基于深度学习的异源立体影像对匹配方法

相对于同源影像立体匹配,基于无人机倾斜摄影与近景摄影获取的异源影像在空间特征、视场角及分辨率等方面均存在较大的差异,给影像匹配带来困难。本文利用基于单应性变换的卷积神经网络提取特征点,在匹配阶段采用交叉注意力机制的图神经网络进行特征点匹配。该方法较好地克服了异源影像间因存在较大视差和扭曲变换而导致的匹配效果较差的问题,并以河北省廊坊市大城县的马家祠堂为试验数据,对比传统SURF(加速稳定性征)算法与深度学习算法的匹配效果。结果表明,基于深度学习算法对存在大视角差异的异源影像的匹配率更高。     

图像匹配的物体空间关系推理表达

物体空间关系指的是物体在欧氏空间中的邻近关系,根据图像中包含物体的邻近关系解决图像匹配的问题。本文首先基于对比机制训练物体块特征提取网络,构建物体块深度特征,该特征可以有效匹配不同图像中的相同物体块;其次,基于已有的先验图像数据推理表达图像中物体的空间邻近关系,构建场景物体空间邻近图;进而基于该空间邻近图计算场景图像对的空间邻近度,完成图像空间关系匹配。试验表明不匹配图像间的空间邻近度一般为0,而匹配图像间的空间邻近度一般大于0,本文空间关系匹配涉及多个物体间的相互关系,具有更强的稳健性,其匹配效果明显优于对比试验中的其他方法,可以高效稳定地完成图像匹配任务。     

一种具有仿射不变性的倾斜影像快速匹配方法

提出了一种较为快速且具有仿射不变性的倾斜影像匹配方法。通过估算影像的相机轴定向参数计算出初始仿射矩阵,通过逆仿射变换得到纠正影像,对纠正影像进行SIFT匹配。首先利用比值提纯法(NNDR)、归一化互相关(NCC)测度约束和左右一致性检验得到粗匹配点对,由粗匹配点对利用RANSAC方法计算出基本矩阵F和单应矩阵H。匹配时,匹配策略采用最邻近匹配,并利用极线约束、单应矩阵约束、NCC测度约束和主方向差值一致性约束剔除误匹配。通过对三组典型的倾斜影像数据进行试验,试验表明该方法匹配准确率高,匹配点对较为密集、均匀,且效率较高。     

面向城区宽基线立体像对视角变化的结构自适应特征点匹配

提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先,对影像提取点特征和直线特征,挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系,构建结构自适应的特征区域和特征描述符,并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后,基于初匹配结果估计影像基础矩阵,构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后,将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法,进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点,构建自适应的特征区域,能够在显著的影像视角变化下,为同名特征点提取影像内容一致的特征区域,进而获得相似的特征描述符。试验结果证明,与传统算法相比,本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。     

运动平滑与核线约束的特征匹配提纯算法

针对基于最近邻距离比率约束和几何条件约束的影像特征匹配方法,在处理重复纹理影像以及视角和尺度变化大的宽基线影像时,存在匹配正确率低和匹配点对数量少的问题,设计了结合运动平滑约束与核线约束的AKAZE特征匹配提纯算法。①为提高影像特征的不变性、显著性和时效性,采用AKAZE算子提取影像特征,经暴力匹配快速构建初始匹配集;②基于网格运动统计区分真假匹配,剔除不能满足运动平滑约束的匹配点对;③为消除局部相似特征引起的误匹配,采用核线约束提高匹配纯度。实验结果表明:所提算法实现了重复纹理影像、倾斜影像和宽基线影像同名点对的高精度匹配,增加了匹配点对数量,拓展了特征匹配的适用范围。     

融合SIFT与SGM的倾斜航空影像密集匹配

针对倾斜航空摄影特点与匹配处理要求,提出了融合尺度不变特征转换SIFT与半全局匹配SGM的倾斜影像密集匹配方法,包括两个阶段:(1)引入局部二阶矩变换的SIFT倾斜影像稀疏匹配。利用与二阶矩特征值有关的Hessian-Gabor算子提取影像初始特征,通过窗口二阶矩变换及椭圆归一化处理去除特征邻域的仿射变化,使得改进SIFT的特征描述符仿射不变性大大增强,满足宽基线倾斜像对稳健匹配要求的同时并能获得较多的匹配特征作为后续SGM优化计算的路径约束条件;(2)路径受限优化下的SGM倾斜影像密集匹配。以倾斜影像SIFT成功匹配像素的互信息为约束,对SGM的动态规划路径进行分段纠正,减小错误匹配代价的传播并加速最优路径搜索过程;以匹配像素的离散视差信息为基础,基于TPS变换生成良好初始视差图,以提高SGM互信息计算的可靠性并提高计算效率;对理想水平像对下的摄影测量水平核线重排过程进行扩展,整体旋转摄影基线以消除分量BX,BY的影响并建立虚拟"水平"像空间辅助坐标系,从而利用相对定向参数生成沿扫描线方向的"水平"核线影像以满足SGM应用要求。倾斜影像密集匹配试验结果证明了算法的有效性,可为后续摄影测量DSM自动生成或3维快速重建工作提供可靠、逐像素的密集匹配点。     

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。     

局部结构约束下的宽基线影像直线特征匹配

针对宽基线影像视角变化导致现有直线特征匹配方法难以获得可靠匹配结果的问题，本文在局部结构约束下提出了一种对影像视角变化具有较强稳健性的直线特征匹配方法。首先，对影像进行直线特征提取并按照一定的规则进行特征编组；其次，基于直线特征几何结构关系构建视角不变特征区域，计算其特征描述符并进行相似性度量，获取直线特征初始匹配结果；然后，利用初始匹配结果中的直线特征区域顶点坐标关系构建约束条件剔除错误匹配；最后，设计直线特征扩展匹配算法，提高直线特征匹配率。试验结果表明，与传统直线特征匹配算法相比，本文方法在有显著视角变化的宽基线影像之间能够获得更多的同名直线特征和更高的匹配正确率。