影像匹配算法模型

通过对数据摄影测量、心理物理学、计算机视觉领域的影像匹配理论探讨,尝试把没的匹配研究路线揉全中在一个算法模型中,从而将心理物理学、计算机视觉、数字摄影测量领域的影像匹配问题联系起来,并对数字摄影测量的影像匹配算法进行了讨论。     

直接检测平顶房屋影像遮蔽的协同匹配算法

提出了一种检测平顶房屋影像遮蔽现象的匹配算法.为了提取密集视差格网,本算法采用了Marr和Poggio提出的影像匹配的唯一性和连续性的条件,即视差格网应有唯一的值并且在各处连续变化,这些约束在表示视差空间的3维数组中表示出来.在表示视差空间的3维数组中的每个匹配值对应左图像中的一个像素和与另一影像相对应的视差值.用迭代算法解决匹配的寻优问题.应用唯一性和连续性约束,直接检测影像遮蔽区域.为了验证该算法的有效性,用航片进行了实验.     

直接检测平顶房屋影像遮蔽的协同匹配算法

提出了一种检测平顶房屋影像遮蔽现象的匹配地。为了提取密集视差格网，本算法采有了Marr和Poggio提出的影像匹配的唯一性和连续性的条件，即视差格网应有唯一的值并且在各处连续变化，这些约束在表示视差空间的3维数组中表示出发，在表示视差空间的3维数组中的每个匹配值对应左图像中的一个像素和与另一影像相对应的视差值。用迭代算法解决匹配的寻优问题。应用唯一性和连续性约束，直接检测影像遮蔽区域，为了验证该算法的有效性，用航片进行了实验。     

场景判断增强SURF影像匹配算法

SURF特征匹配算法进行特征匹配操作时,会受到边缘线上大量相似点特征等因素的影响,特征匹配结果往往不会达到预期的效果,在纹理特征复杂的场景区域,其匹配精度会变得更低。为了实现在复杂场景中连续影像帧之间高质量的特征匹配,本文提出了一种基于场景判断的改进SURF影像匹配算法。该方法以GC-SURF特征匹配算法为基础,在初始匹配与几何对应匹配阶段增加了变换矩阵评估机制。首先,采用本文算法构建两帧影像间的变换关系模型,求解基础矩阵与单应矩阵;然后,通过变换矩阵评估策略,对上一步求得的基础矩阵与单应矩阵进行评估,判断影像场景的立体程度,根据场景立体程度选择相应的变换矩阵;最后,根据选择的变换矩阵进行后续几何对应匹配。对ICL-NUIM数据的综合试验表明,本文算法能够取得更高质量的匹配效果。     

基于人类视觉特性的影像匹配策略

在介绍和分析人类视觉特性的基础上,提出对现有影像匹配策略的改进方法。并依据人类视觉系统构造的特点,提出一种有效的非均衡采样影像匹配算法,在实际应用中取得较好的效果。     

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...     

遥感影像松弛匹配算法研究

松弛匹配算法是遥感影像匹配中应用广泛的算法之一,它是一种并行和迭代的算法,在匹配过程中利用了周边像素的信息,能够有效地避免临近匹配结果不协调、不合理的现象。本文对松弛算法的原理进行阐述,从收敛速度和错误率两个指标出发,针对多种不同的松弛匹配算法进行比较研究,分析其性能及其应用。实验证明,收敛速度并不能作为算法优劣的唯一标准,松弛算法应该更多地利用影像的背景信息来消除局部的不确定性。     

影像匹配中核线影像的快速生成算法

深入分析了核线影像与原始倾斜影像之间的解析关系,提出一种核线影像生成的快速算法.     

影像匹配中金字塔数据结构比较与快速算法

分析了多种金字塔数据结构的生成方法,比较了不同方法在影像匹配中的优劣,并提出了一种影像金字塔生成的快速算法。     

基于特征的影像匹配算法性能评估

目前,针对影像特征匹配的算法有很多,但是对于不同地物特征的影像,无法准确地选取可适用的匹配算法。针对此问题,本文选取了四种稳健的算法SIFT、SURF、ORB、AKAZE,在四种不同地物特征的相似影像上进行特征点检测,之后结合不同的描述子进行影像特征匹配,并对所检测的特征点的重复率及其描述子进行适应性实验,以此来判断不同算法对不同地物特征的影像适应范围。实验数据表明:针对特征点适应性实验,AKAZE算法在各类影像上所提取的特征点相对比较稳定;针对特征点匹配实验,在影像不涉及旋转变化时,AKAZE与SIFT描述子结合进行特征点匹配,影像的匹配率显著提高;若要实现影像的旋转不变性,此时可选用SURF-SIFT、AKAZE。     

图像相关匹配算法的快速实现

结合分级关键点互相关迭代法与搜索空间标记法,设计了一种有效提高图像相关匹配速度的算法。其中分级关键点互相关迭代算法快速实现了由重要到不重要像素点的逐级迭代互相关匹配计算,算法在保证精度的前提下可以随时结束并输出相关匹配值;而搜索空间标记法则能快速排除掉大量参数空间内不可能匹配的点。实验证明,这种算法能在正确配准图像的前提下大幅度提高匹配速度。     

基于SIFT的图像匹配算法的研究

SIFT特征匹配算法具有很强的匹配优势,当图像发生角度改变、位置改变、视觉角度变换、光照强度变化、仿射演变情况下,仍能正确匹配。通过实验验证了算法的匹配优势。     

基于GPGPU的并行影像匹配算法

提出一种基于GPGPU的CUDA架构快速影像匹配并行算法,它能够在SIMT模式下完成高性能并行计算。并行算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用执行配置技术、高速存储技术和全局存储技术三种加速技术,优化数据存储结构,提高数据访问效率。实验结果表明,并行算法充分利用GPU的并行处理能力,在处理1280×1024分辨率的8位灰度图像时可达到最高多处理器warp占有率,速度是基于CPU实现的7倍。CUDA在高运算强度数据处理中呈现出的实时处理能力和计算能力,为进一步加速影像匹配性能和GPU通用计算提供了新的方法和思路。     

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。     

旋转图像匹配新算法

重点研究了旋转图像间的匹配方法,通过改变影像的结构将旋转状态变换为平移状态,计算改动后影像的傅氏变换幅度谱,用幅度谱代替原始灰度进行相关。同时,为了提高速度,采用分层搜索法分两个阶段完成整个匹配过程。同时进行大量的实验,从抗旋转性、匹配速度和正确率等方面进行分析。实验数据表明,该算法可抗任意角度旋转、匹配速度较快、正确率较高,而且对噪声小的尺度变化具有良好的鲁棒性。     

集群环境下的影像并行匹配算法

遥感影像的快速匹配是3维信息实时获取的关键,而采用并行处理技术能够有效地解决匹配的速度问题.在对基于概率松弛的匹配算法进行分析的基础上,结合集群并行计算平台的特点,从负载平衡和数据通信两个方面出发,对并行匹配算法中的数据划分关键问题进行了深入讨论,提出一种负载平衡的并行匹配算法.实验结果证明,该算法能够达到计算节点的负载平衡,通信开销更小,适合在集群计算平台进行高性能影像匹配处理.     

全部像元参加的影像几何匹配算法

影像几何匹配之目的是从确定对应的影像中提取其间的几何转换参数,在摄影测量测图、变形物面监测和飞行平台动态性能分析等方面有许多实用需求。不同于普遍悉知的特征点影像匹配算法,本文研究的算法是把对应影像内的全部像元素参加匹配运算,从而按最小二乘准则求解对应影像间的几何转换参数值。文中阐述了算法原理,包括灰度对应方程、信息量不等式及最小二乘求解方法,尤其是详细探讨了灰度信息的小波分析及由信噪比计算信息量的方法。为验证本文的理论和方法,采用了直升机载视频相机的序列影像进行了试验,给出了相对定向元素和视差格网的两种解算结果。最后给出了本文方法与传统特征点匹配方法可利用信息量不等式进行对比分析的结论。     

改进的遗传算法在图像模板匹配中的应用

提出了一种基于改进的遗传算法的图像匹配方法,对基本遗传算法的初始种群产生和遗传算子做了改进,避免了基本遗传算法的执行效率低且容易“早熟”等问题.实验结果表明,改进后的遗传算法能够精确、快速地完成图像匹配,与传统方法相比,匹配效率得到明显改善.     

基于分块模型改进的SIFT算子的无人机影像匹配方法研究

通过深入的研究,充分理解SIFT算法的理论知识,基于VC++6.0平台编程实现SIFT算法。使用贵州省安顺机场无人机影像进行实例验证,结合主流已发布的SIFT算子与时间、空间复杂度来评价和改进算法。采用影像分块的策略,并且,使用了多进程、多线程思想,优化了原本的SIFT算子,解决了原先严重的耗时性,从影像匹配的精度和速度上都有所改进。自动匹配算法的不断改进使航空影像的图像自动匹配成为了可能。