基于图论的遥感影像误匹配点自动探测方法

提出一种基于图论的卫星遥感影像误匹配点自动剔除方法。首先以稀疏匹配点为节点分别构建左右影像的完全图;然后利用每个节点所对应三角形的相似度之和为属性值构建导出图;最后通过搜索导出图中属性值最小的节点定位误匹配点。在剔除单个误匹配点的基础上,采用重新构建完全图-导出图-定位误匹配点的循环搜索策略,达到自动探测并剔除多个误匹配点的目的。实验表明,该方法无需建立匹配点间的映射模型,仅利用三角形的相似关系就可以定位误匹配点,与广泛使用的随机抽样一致性粗差探测方法相比,对误匹配点具有更高的识别率和更低的误判率。     

多层平面单应约束车载街景影像匹配算法研究

车载街景影像匹配中含有较多难以剔除的误匹配,建议采用一种多层平面单应约束的车载街景影像匹配方法进行剔除。车载街景影像的拍摄对象主要为多层次的建筑物立面,物方平面在立体像对中的投影满足单应约束,所以建筑物立面在影像中满足多层平面单应约束。采用Harris算法提取角点特征,采用SIFT算子描述并用邻近距离比约束匹配获取初始同名点。首先,采用核线约束初步剔除误匹配;然后,结合RANSAC估计立体像对间的多层平面单应删除外点。该方法可删除纹理重复造成的误匹配,提高立体像对间匹配的正确率。     

POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法

针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据POS数据估计像对间的核线关系;然后在核线约束下,以描述子间的欧氏距离为相似性测度,实现特征点的高效稳健匹配;最后采用RANSAC算法剔除误匹配。通过对两组倾斜影像做匹配试验验证了本文方法的可行性。     

卫星影像像控点的自动转点方法研究

针对以往多源影像中人工选取同名点费时费力并且精度低,本文首先利用SIFT特征匹配得到的同名像点作初值进行仿射变换,生成变换后影像,然后对基准影像与变换后影像进行相关系数匹配并利用双向匹配删除误匹配点,最后通过仿射逆变换得到原始影像上的同名像点位置。利用此方法对资源三号影像后视影像和实践九号全色影像进行试验,实验证明,结果明显优于在原始影像上直接进行相关系数匹配,可以很好地代替人工选点工作,大大减小了人工选取同名点的工作量。     

基于有理多项式系数的线阵卫星近似核线影像的生成

分析了线阵卫星影像投影轨迹法计算局部范围近似核线影像的基本原理,提出利用分段直线拟合近似核线;基于RPC和物方经纬度的线阵卫星近似核线影像重采样方法,以便在密集影像匹配生成高精度数字高程模型(DEM)时缩小匹配搜索范围,并降低误匹配率。试验结果表明,利用投影轨迹法可以确定立体像对局部范围内的近似同名核线,且分段直线拟合方法精度更高;基于物方经纬度方法进行核线影像重采样后,非常有利于同名点的高可靠性匹配,且核线影像上的同名点坐标到原始影像坐标的反算精度优于0.04像素,验证了重采样方法的可行性。     

基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配

针对遥感影像匹配中经典SIFT算法提取特征点时,高斯分解易造成边缘模糊和纹理细节信息丢失,从而使得边缘匹配稳定性差和误匹配点多的问题,文章引入最新的基于非线性尺度空间的KAZE算法并提出了限以空间约束的方法进行多源遥感影像匹配:通过特征点优选并进行特征匹配来计算几何变换模型,并对匹配点的搜索空间进行约束来提高匹配速度和精度,最后通过均方根误差迭代剔除误配点。实验结果表明KAZE算法提取特征点比SIFT稳定性高,易于后期误配点剔除;限以空间约束的匹配策略优于传统匹配策略;对于细节及纹理模糊的影像,KAZE算法相比SIFT算法有独特的优势。     

基于小波影像金字塔的影像自动匹配

数字影像高精度快速匹配是遥感影像3维信息提取的关键技术之一,文中对如何实现数字影像自动化匹配进行了研究,提出了一种基于小波影像金字塔的数字影像自动匹配方法.该方法在生成小波影像金字塔的基础上,利用交叉相关算法实现不同影像金字塔同一层影像间的匹配;利用视差控制将同名点从金字塔高层影像向低层影像进行传递.利用该方法对具体的SPOT影像进行了实验,表明基于小波影像金字塔的数字影像自动匹配方法具有较好的效果.     

一种适用于低空影像的数字表面模型自动获取方法

无人飞行器系统获取的低空影像数据往往倾角大、像幅小且重叠度不规则,同时在灰度与比例尺上可能不一致.针对其特点,提出了一种适用于低空影像的数字表面模型自动获取方法.首先,采用影像水平纠正、构建金字塔、Wallis滤波以及Harris特征提取等方法对低空影像进行匹配预处理;然后,对经预处理的多级影像采取由粗到精的匹配,再基于低空影像高重叠度的特点进行三视检核以剔除误匹配点;最后采用近邻内插生成规则格网的数字表面模型.试验表明,该方法有效可行,生成的数字表面模型产品精度较高,对于改进现有的生产流程具有一定的实际意义.     

多源遥感影像误匹配点剔除的粗糙模糊C-均值方法

简要概述了遥感影像匹配中,误匹配点剔除的常用方法.对SIFT特征描述子生成及其匹配、粗糙模糊C-均值方法聚类分析的原理方法进行了详细论述.针对SIFT方法匹配出的大量点对,将不同时相,不同传感器、不同分辨率影像广义划分为同分辨率和不同分辨率.基于同分辨率影像匹配点对问连线具有相同的距离及斜率、不同分辨率影像匹配点对间连线的延长线交于一点的几何约束条件,利用粗糙模糊C-均值模型聚类分析方法对点对快速剔除误匹配点后,对剔除的结果利用最小二乘方法进行精匹配,结果达到亚像素.最后,通过对不同时相、不同分辨率、不同传感器的多源遥感影像实验分析验证了该方法的适用性、可靠性及精确性.     

基于多基线影像匹配的高分辨率遥感影像DEM的自动生成

提出了一种基于物方半全局优化的资源三号卫星影像数字表面模型（digital surface model,DSM）提取方法,将半全局优化策略和影像金字塔结合,利用上一层金字塔的匹配结果来动态确定下一层每个像点的搜索范围,打破了半全局匹配需要建立匹配代价立方体的局限;以互信息和影像局部结构描述算子（CENSUS）距离加权和作为匹配代价函数,结合可疑区域探测技术,实现了高精度的DSM提取。通过实验对影响DSM精度的因素进行了总结分析。     

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。     

地磁匹配导航中匹配量的选择

地磁匹配量的选择是地磁匹配导航中的一个关键问题,采用不同地磁参数作为匹配量具有很大的差别,所以选择适当的地磁参数作为匹配量是地磁匹配导航中首先要解决的问题.文中给出不同地磁参数作为匹配量的匹配误差图,通过仿真结果可见地磁场倾角I和地磁偏角D组合作为匹配量的匹配误差最小,建议在地磁匹配导航中采用这种组合方式讲行匹配.     

基于像方特征点的多视影像最小二乘匹配

为了能得到更精确的影像初始值,进行高精度的影像匹配,本文分别选取了两种物方多视匹配模型和不同匹配策略、不同约束条件下的影像粗匹配结果作为初始值进行最小二乘精匹配。实验结果表明物方匹配模型可以提供很精确的初始值,而金字塔、视差和共线方程共同约束下的最小二乘匹配精度更高,可靠性、鲁棒性及稳定性更好,验证了结合合理的匹配策略和约束方法的最小二乘优化可以将匹配精度达到1／10000精度。     

SGBM算法与BM算法分析研究

立体影像匹配是双目立体视觉测量中的关键环节,直接决定重建质量和效率,具有重要研究价值。本文着重对比分析半全局匹配(SGBM)、BM两种匹配算法,分别对Tsukuba、Satellite model等标准立体图对进行匹配实验,分析算法的匹配速度、匹配效果,总结算法的性能及其特点。     

道路网信息投影匹配方法研究

针对道路网线要素特点,提出了基于投影的道路网信息几何匹配方法。根据线段斜率,对线段进行投影、分割,提取线要素特征点,将复杂的道路网匹配转化为特征点匹配,可解决复杂的多对多匹配。通过渐进式的匹配策略,逐步、快速缩小匹配范围,提高了匹配效率。通过实验合理地调整匹配阈值,减少漏匹配与误匹配,提高整体匹配准确率。结果表明,本算法效率高,可靠性好,符合应用需求。     

遥感图像数据复合方法

遥感图像数据复合是将多种遥感图像数据融合成一种新的图像数据的技术 ,是目前遥感应用分析的前沿 ,它主要包括几何配准和彩色变换两个方面的内容。几何配准采用相对配准和绝对配准两种方法 ;彩色变换采用 RGB彩色系统和 IHS彩色系统之间的变换。对SPOT和 TM图像数据进行复合实验 ,获得了一种新的复合图像。     

多种角度比较SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK算法

SIFT、SURF、BRISK、ORB、FREAK等图像特征匹配算法具有不同的鲁棒性,本文利用Mikolajczyk和Schmid所提供的数据集,对这几种算法从匹配速度,应对图像旋转变换、模糊变换、光照变换、尺度变换、视角变换时表现出的鲁棒性等角度进行比较。本文采用的评价指标是两幅图像中成功匹配的特征点对数。经比较分析后发现,SURF和FREAK算法表现出的鲁棒性较为全面。     

联合共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法

针对"一对多""多对一""多对多"直线匹配结果难以检核的瓶颈问题,提出一种共线约束与匹配冗余的组直线匹配结果检核算法。该算法在已有组直线匹配结果基础上,首先将结果中的每对同名直线组分裂为两对同名单直线,分别建立直线组、单直线同名对应关系矩阵,矩阵的行、列号分别对应参考影像、搜索影像上直线组索引或单直线索引,矩阵元素值可用于记录其行、列号所表示对应关系出现的数目、特征相似性系数等多源信息;在此基础上,以同名直线关系矩阵为基础,提取局部关系矩阵,建立"一对多""多对一""多对多"匹配结果间的关联;然后基于局部关系矩阵,结合共线约束、匹配冗余、特征相似性系数对结果进行检核,剔除错误匹配,保留正确匹配;最后对结果中的"多"直线进行拟合得到"一对一"的同名直线。选取具有典型纹理特征的航空影像和近景影像进行组直线匹配结果检核试验,获得了可靠的同名直线,验证了本文算法的有效性。     

一种综合利用像方和物方信息的多影像匹配方法

A novel method for multi-image matching by synthesizing image and object-space information is proposed. Firstly, four levels of image pyramids are generated according to the rule that the next pyramid level is generated from the previous level using the average gray values of the 3 by 3 pixels, and the first level of pyramid image is generated from the original image. The initial horizontal parallaxes between the reference image and each searching image are calculated at the highest level of the image pyramid. Secondly, corresponding image points are searched in each stereo image pair from the third level of image pyramid, and the matching results in all stereo pairs are integrated in the object space, by which the mismatched image points can be eliminated and more accurate spatial information can be obtained for the subsequent pyramid image matching. The matching method based on correlation coefficient with geometric constraints and global relaxation matching is introduced in the process of image matching. Finally, the feasibility of the method proposed in this paper is verified by the experiments using a set of digital frame aerial images with big overlap. Compared with the traditional image matching method with two images, the accuracy of the digital surface model (DSM) generated using the proposed method shows that the multi-image matching method can eliminate the mismatched points effectively and can improve the matching success rate significantly. Supported by the National Natural Science Foundation of China (Nos. 40771176, 40721001).     

基于影像特征点、线整体匹配的DSM自动生成

DSM的自动提取是“数字摄影测量”的最重要技术之一,其关键就是全自动影像匹配。其主要难点表现在:纹理信息缺乏、重复纹理、深度断裂与阴影、较大的投影变形等。为更好地解决上述问题,本文提出了基于特征点匹配与边缘线匹配相结合的方法。实验表明无论对山区还是城区都取得了很好的效果,证实了该方法在实际应用中的有效性。