自适应窗口的SAR立体影像匹配方法

针对SAR立体影像间几何畸变对影像匹配的影响,该文提出一种自适应窗口的SAR立体影像匹配方法。首先引入外部粗分辨率DEM,根据影像参数和DEM高程精度约束匹配搜索范围。然后采用归一化互相关和测度进行辅影像匹配窗口自适应扩展匹配,以保证主辅影像匹配窗口内的灰度信息一致;归一化互相关和值最大时的辅影像匹配窗口为最佳匹配窗口,最佳匹配窗口的中心点为获取的匹配点。最后利用双向一致性约束剔除误匹配点。试验结果表明,本文方法在山地区域能有效地增加正确匹配点数量,提高匹配正确率。     

结合仿射变换及梯度描述符的密集匹配方法

针对SIFT算法难以取得密集匹配结果,无法满足高精度建模需求,以及传统密集匹配算法对明暗变换影像较为敏感,无法取得稳定可靠的密集匹配点的问题,该文提出一种结合仿射变换及梯度描述符的密集匹配方法.该方法首先依靠SIFT算法获取稀疏匹配点,并利用RANSAC方法去除错误匹配点建立同名三角网,利用仿射变换对同名三角形各边中点进行加密,再对新加入的同名点进行相似性判定.与传统密集匹配算法中相似性判定依靠影像灰度层面不同,该文对影像的梯度层面信息进行统计并建立梯度描述符,通过阈值判定是否接受为同名点并不断更新同名三角网,以不再产生新的同名点为终止条件.实验选取6组不同类型影像,结果表明该方法不但可以得到稳定的密集匹配结果,而且较好地解决了传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力的问题,并对不同类型影像有着较好的适应性、鲁棒性.     

一种基于统计模型的自适应窗口匹配方法

提高匹配精度和效率是摄影测量的主要研究内容之一。本文基于统计模型计算窗口灰度波动及视差波动,根据视差和其不确定性估计调整窗口。在调整窗口的同时确定最佳匹配点位,实现动态窗口匹配,匹配精度达到子像素级。通过对无人机影像匹配的实验结果验证了模型的有效性和实用性。     

三角网约束的立体影像密集匹配方法

文中总结了基于三角网约束的立体影像密集匹配方法。本次实验采用核线影像,首先在核线影像上使用SIFT算子匹配出一部分可靠的种子点,然后用这些种子点构建Delaunay三角网。该网络能够将所加密的点的位置范围作为一个约束,根据左右影像上同名三角网的位置、左影像上某一三角形重心位置、该三角形在右影像上的对应的三角形的重新坐标,以及左侧重心在右侧像方影像的核线,在核线约束与灰度相似性约束的两层限制下,完成点-点的匹配工作。本文采用Matlab程序实现对待匹配三角形重心的加密,运用核线约束方法,将点匹配的搜索区域由二维降到一维,不但能缩小搜索范围,提高工作效率,而且很大程度上降低了错误发生的概率,既能使得算法的运算速度得以提升,又能使其匹配精度得到较大的改善。     

改进边缘能量聚集的半全局匹配算法

针对传统半全局算法匹配时间长和视差突变处易存在误匹配的问题,提出了一种改进边缘能量聚集的半全局匹配算法。在半全局匹配算法的基础上,引入金字塔分层策略,通过对图像降采样进行加速匹配,降低匹配算法的复杂度,减少内存的消耗。利用Canny算子获得分层图像的边缘信息,匹配时根据边缘信息改进边缘处的代价聚合并构建自适应窗口减小视差搜索域,获得正确率更高的视差图。结果表明,该算法可将明显提高匹配速率,降低运算复杂度,提高正确率。     

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。     

一种基于三角网约束的立体影像线特征多级匹配方法

针对直线匹配可靠性问题,提出了一种基于三角网约束的立体影像线特征多级匹配方法。首先采用SURF算法匹配一部分可靠的种子点,利用这些种子点约束其邻域内的直线匹配;然后,将这些种子点构建三角网,利用三角网约束直线匹配的搜索范围,进行三角网约束下的线-线匹配;再次,在三角网的约束下,进行线-面匹配。为了提高直线匹配相似性测度的可区分性,提出了基于移动窗口的自适应直线相关方法,不仅在表面非连续区域能取得可靠匹配,在纹理缺乏区域也能取得可靠匹配结果。利用具有典型纹理特征的近景影像和航空影像进行了试验分析,结果表明,本方法能获取可靠的直线匹配结果。     

引入自适应窗口的立体图象匹配随机模型与算法分析

基于灰度的数字图像立体匹配算法的中心问题是选择一个适当尺寸窗口。窗口尺寸既要尽可能地大，以便为可靠匹配包容足够的灰度变化；又要尽可能地小，以避开投影畸变的影响。本文介绍一种这通过测算局部灰度和视差变化来选取适当窗口的方法，该方法引入一个窗口范围内的视差分布统计模型。利用该模型可确定，在窗口内的视差变化及灰度变化引起的窗口中心点视差估值的统计误差。以此为基础，文中提出一种窗口搜索方法，以对整幅图象上     

核线驱动与自适应窗口相结合的建筑物角点稳健匹配算法

针对景深突变、区域遮挡等因素导致的倾斜立体影像中同名建筑物角点难以准确匹配的难题,提出一种基于核线驱动和自适应窗口的鲁棒匹配算法。算法分3个阶段:1提取重复度较高、分布均匀的角点特征,并对立体像对进行多类型互补仿射不变特征匹配,以用于后续的几何关系估计;2利用随机采样一致性(random resample consensus,RANSAC)算法来排除地面区域的角点特征,并采用改进的RANSAC算法估计两组倾角迥异的核线关系;3基于步骤2估计的双核线关系求取景深突变区域中角点的近似几何单应变换,并联合自适应窗口方法实现同名建筑物角点的精确匹配。最后,通过多组高分辨率无人机倾斜影像数据验证了该算法的有效性与优越性。     

顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法

针对单直线匹配过程中缺乏考虑邻近直线特征之间关系,纹理断裂处单一直线描述符的弱可靠性,提出了一种顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法。该算法首先根据直线间距离、角度等基本拓扑关系对参考影像、搜索影像上提取的直线进行编组;然后将编组得到的直线组作为匹配基元,充分利用直线特征组内的拓扑关系,依次采用核线约束、单应矩阵约束、象限约束、不规则三角形区域灰度相关约束对其进行匹配;最后将同名直线组分裂为两对同名单直线、并对分裂后的结果进行整合、拟合、检核等后处理,得到"一对一"的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和近景影像进行参数分析及直线匹配试验,结果表明,本文算法能获取可靠的直线匹配结果。     

结合颜色信息的 Census变换半全局立体匹配算法

针对传统单一Census变换未充分利用影像信息且精度不高的问题,该文提出了一种结合颜色信息的Census变换半全局立体匹配算法。该算法联合像素点间RGB颜色绝对差值与其Census变换值的匹配代价计算方法,采用八方向半全局视差获取方法获得初始稠密视差图。为进一步提高匹配精度,利用左右一致性交叉检测确定初始视差图中不稳定视差;采用基于均值偏移图像分割的视差优化算法对视差图中不稳定视差进行优化,获得最终视差图。选取4组middlebury立体图片库经典立体像对进行视差获取实验并检测。结果表明,本算法能够获得较高精度且可靠视差图,且在遮挡、视差不连续处的视差精度明显优于单一Census变换立体匹配算法及一些改进半全局立体匹配算法。     

多通道置信传播算法的核线影像密集匹配

针对航空核线影像的稠密匹配问题,该文提出了一种基于控制点与RGB三色置信传播模型的多通道置信传播算法。该算法利用点特征匹配算子提取影像的部分同名点作为区域控制点,随后将RGB 3个颜色分量都作为置信传播模型的独立基础变量,同时增加邻域像素点对的颜色差异的贡献。两组核线影像匹配实验结果表明,所提算法在使用较少参数的情况下,降低了同名点存在颜色差异造成的干扰,利用置信传播原理提高了同名点的匹配正确率,能有效进行航空核线影像的逐像素密集匹配。     

基于仿射变换的线状符号绘制算法研究

针对目前线状符号绘制方法在转折处无法很好地保证复杂图元的几何关系,从而影响显示效果的问题,该文提出一种基于仿射变换的线状符号绘制算法,解决了在保证任意复杂符号的几何拓扑关系不变情况下转折处的平滑过渡难题,实现了线状符号的高效、美观绘制。最后经实际应用验证,该方法能够满足地理信息系统符号化显示和计算机制图需求。     

基于自适应马尔科夫随机场的深空探测影像密集匹配

针对深空探测影像纹理贫乏导致的匹配不确定性问题,在传统马尔科夫匹配模型的基础上提出自适应马尔科夫随机场模型,将模型抽象为数据项和空间项的组合,通过自适应视差范围确定、自适应窗口匹配和自适应权重系数的有效结合,实现了深空探测影像的密集匹配。该模型在匹配过程中有效降低了视差搜索范围,在实现全局匹配的同时保留了视差不连续的区域特征。采用勇气号火星车影像与嫦娥影像进行实验,结果证明该方法提高了深空探测影像中纹理贫乏区域匹配的精度。     

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。     

频域局部上采样的小基高比影像匹配方法

针对小基高比摄影测量中交会精度缺失的问题,该文利用相位相关技术计算初始匹配视差,并对相位相关互功率谱进行局部上采样,探讨了一种适用于小基高比立体影像的高精度影像匹配算法。实验结果表明,在一定条件下该算法有着较高的匹配精度,能够用于小基高比立体影像重建可靠的高程信息。     

局部特征信息的航拍图像匹配算法

针对快速定向和描述符构建（oriented fast and rotated brief,ORB）算法对航拍图像匹配稳定较差、保留内点较少等问题,提出一种基于非线性尺度空间的改进ORB算法。首先借助非线性扩散滤波算法构建非线性尺度空间,相较高斯尺度空间可更好的保护图像细节信息,增强匹配算法的鲁棒性;然后借助Fast算法提取特征点,再以特征点为中心选择合适的窗口提取描述符;最后通过网格运动统计算法筛选内点。实验得出：所提算法匹配准确率相较ORB算法提高5%左右,相较加速“风”算法匹配效率提高65%左右,表明所提算法具有更高匹配正确率和效率,可更好应用在航拍图像匹配中。     

融合遗传算法的最小二乘无控制DEM匹配

为了解决传统无控制DEM最小二乘匹配方法拉入范围小的问题,首先建立了一种基于匹配度之和最大的DEM匹配模型,然后结合DEM匹配的实际需要,对遗传算法的编码方案、初始种群生成、适应度函数、基本遗传操作和迭代终止条件等5个基本方面进行了设计;在此基础上,设计了基于遗传算法和最小二乘匹配相结合的无控制DEM匹配方法流程,最后...