一种基于特征拓扑约束的图像配准算法

针对传统RANSAC算法在特征点提纯方面效率不高、迭代计算复杂等缺点,提出先利用拓扑约束进行特征点提纯,得到初始匹配点集,再通过RANSAC原理进行特征点精确提纯,最后通过最小二乘法利用精确匹配点求解单应矩阵进行图像配准。实验结果表明:拓扑约束提纯算法计算效率高,能有效提高RANSAC算法的正确匹配率和时间效率,可得到更多更稳定的匹配点,提高图像配准的精度。     

基于几何特征约束的建筑物点云配准算法

针对人工建筑物表面存在的几何特征关系提出了基于几何特征约束的建筑物点云配准算法,根据点云数据中平面与平面重合关系,推导点在平面上和平面法线平行的2种线性不等约束条件。在6独立参数模型中增加几何特征约束的不等约束条件组成了附有约束条件的配准模型。通过对建筑物3维激光扫描点云数据的采集和处理,详细分析了几何特征约束配准算法的处理结果。试验结果分析表明几何特征约束条件可以合理地改善3维空间转换参数解算结果,提出的配准模型较适合于人工建筑物点云数据的配准。     

基于点云几何约束的仿真安装探讨

面向工业检测领域进行了基于点云几何约束的工业仿真安装探讨。以4个公共点的坐标约束作为误差方程,有效避免了由于初始值与实际参数偏差较大而出现的迭代不收敛情况。将特征点云几何约束参数化表达,并附加到旋转矩阵的正交条件中作为限制条件,采用附有限制条件的间接平差迭代求解未知参数,从而构建了工业仿真安装中基于几何约束的完整数学模型。通过对中隔板两幅点云影像附加共面约束进行配准,并分析相应特征面的配合质量,实现了仿真安装探讨。     

基于特征空间的航空影像自动配准算法

为解决图像配准的出界点、噪声干扰等问题,提出一种基于特征空间的航空影像配准算法.该算法采用改进的Harris算子提取特征点(角点),并建立角点特征空间,根据三级匹配策略,实现特征点的匹配,完成图像配准.实验结果表明,该算法在旋转、缩放、噪声等多种因素的影响下具有良好的配准效果,特别是对于小重叠区域(具有75%以上出界点)的图像对,配准效果良好.     

基于物方空间几何约束最小二乘匹配的建筑物半自动提取方法

提出了一种从数字航空立体像对半自动提取建筑物的方法。操作员通过人机界面选择房屋的种类并输入初始位置,然后经过边缘检测、直线段提取和据此房屋几何模型的线段自动编组等处理得到各房屋角点的初始位置。最后,为了获得房屋的精确定位和符合物方严格几何约束的结果,基于物方空间几何约束的最小二乘匹配平差模型用于求取房屋直线边缘和物方几何模型的最优匹配。试验表明,该方法能提高建筑物的提取精度并可为半自动建筑物提取提供一个灵活的框架     

多重提纯算法约束的图像特征点匹配

针对特征点匹配准确度和效率不高的问题,提出了一种多重提纯算法约束下的特征点匹配方法。采用影像的SURF特征点作为匹配基元,利用比率、对称性和基于极线约束的随机采样一致性3种算法进行图像特征点提纯和匹配。实验表明,该方法能够消除大多数的错误匹配,弥补了单一匹配算法的不足,具有较高的准确性和效率。     

基于物方几何约束的多视匹配算法研究

影像匹配是航空影像数据自动空三处理的关键技术之一。为充分利用三线阵影像信息及纹理信息,文中针对ADS40影像采用一种利用像方和物方信息进行约束的多视匹配方法,此算法能同时处理3张及3张以上的影像,大大加快匹配效率,为自动空三提供有效的连接点及为提取DSM提供高精度密集匹配点。     

一种解算空间几何对象的最小外接矩形算法

目的 提出并实现了一种解算点群、线群以及面群最小外接矩形的新算法。首先将求解点群、线群以及面群的最小外接矩形问题全部转化为求解构成这些几何对象的边界点集合凸壳的最小外接矩形问题;其次,在算法中采用几何计算方法直接得到矩形的4个顶点坐标,避免了大量旋转角度计算和坐标变换运算,从而降低了算法的计算量,提高了算法的精确度。最后通过实例验证了该算法的可行性。     

基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法

当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。     

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。     

改进SIFT 算法的小型无人机航拍图像自动配准

针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高.     

一种用于机器视觉检测的图像配准快速算法

图像配准是机器视觉检测的关键步骤之一。针对产品包装印刷质量检测，文中提出了一种新的图像配准算法。其基本思想是：首先进行图像概略匹配得到特征点的概略位置，接着进行特征点的精确检测，根据检测到的对应特征点坐标计算转换参数，最后生成配准图像。实验表明，该算法计算速度快，具有较好的精度和稳定性，适用于在线机器视觉检测等对速度要求高，而图像只有小角度旋转的情况。     

几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法

提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。     

基于SIFT算法的无人机高分影像几何配准研究

本文基于SIFT算法进行无人机高分影像自动特征点匹配,在实现影像特征点自动匹配的基础上采用二次多项式模型进行影像几何配准,并且重点考察影像配准过程中匹配特征点数目对几何配准精度的影响,最后进行精度评价。结果表明:在影像特征点匹配结果正确、匹配点分布合理的情况下,匹配点数目越多,利用二次多项式进行影像几何配准的精度越高;无人机航向方向影像配准残差大于旁向残差。     

一种基于航摄资料的历史航空影像配准算法

历史航空影像真实地反映了各个时期的地表形态、植被覆盖、社会经济与环境状况,客观有效地记录了自然景观与人文景观的演化变迁过程。为高效管理和有效利用历史航空影像,建立历史航空影像数据库势在必行。目前,众多航空影像数据库管理系统很好地实现了航摄资料的管理,同时可以对单张影像数据进行浏览和更新,但是却不能实现历史航空影像的漫游浏览和空间查询。本文利用航摄资料,结合数字图像处理和数字摄影测量等理论方法,设计了无控制点参与的航空影像半自动快速拼接算法,实现了历史航空影像批量快速拼接;最后,将拼接影像与矢量数据叠加进行精度检验,主要标志性地物重叠良好,查询结果符合精度要求。     

高精度遥感影像的空间投影几何精校正

几何校正为影像预处理工作做了技术准备。其精度直接影响着后续工作的质量。目前,高精度遥感影像因其空间分辨率较高、数据产品格式复杂,在实际应用中对其进行几何精校正(包括正射校正)还存在许多问题。在地面控制点(Ground Control Point,GCP)分布不均或数量不足的情况下,运用空间投影加密控制点的方法,能有效解决此类问题。本文以Quick Bird遥感卫星影像为例,阐述了该方法的可行性。     

基于SURF改进算法的红外序列影像快速配准的方法研究

提出一种基于SURF算子和特征偏移一致性准则的无人飞行器红外序列影像配准的方法。该方法采用SURF算子对特征点进行提取和匹配。SURF算子仅考虑点的局部信息,没有考虑特征点集的几何信息。本文采用特征偏移一致性准则来剔除误匹配点对,提高特征点对的匹配精度,所得到的特征点集采用LM非线性优化进行单应矩阵求解配准,与其他算法相比,本方法适合于红外序列影像快速拼接,有较好的实用效果和鲁棒性。