一种基于SiftGPU的遥感影像匹配方法

针对已有的遥感影像匹配方法难以同时满足高精度、可靠性和高效率要求的问题,该文提出一种基于分块策略的尺度不变特征变换快速匹配方法。首先对两幅待匹配影像进行分块,根据影像的坐标信息建立参考影像与搜索影像上每个分块的对应关系,并进行量化级数转换;然后对每一对分块影像采用尺度不变特征变换算子进行匹配,同时采用GPU进行加速;最后对得到的所有匹配点进行误匹配点剔除。为验证该方法的有效性,采用经过正射纠正的ALOS影像和经过传感器校正的资源三号正视影像进行匹配实验。实验结果表明,该方法能够得到较多高精度的同名点,并且能在短时间内完成大数据量的处理。     

一种基于复杂网络的道路匹配方法

为了满足用户对数据现势性的要求,应当保证道路数据的及时准确更新,其关键是对同名道路数据进行匹配。鉴于对道路进行整体分析,道路的形状特征变得尤为重要,因此提出了基于复杂网络的道路匹配方法。该方法利用复杂网络理论分析每条道路的形状特性,得到相关的形状参数,再结合距离、方向等指标的参数计算得到总的相似度,从而选出最佳的匹配道路。这种方法计算简单,对道路的形状特征能很好地描述,并能很快地从候选匹配道路中识别出匹配道路。实验结果表明,将该方法用于道路匹配具有较高的准确率和可靠性。     

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。     

一种基于自由形状线特征的影像匹配方法

与点特征相比,高级别的特征,特别是自由形状线特征包含了更丰富的信息,这对于其后的影像解译和表面重建等处理是更为有利的.深入研究自由形状线特征描述、匹配实体选取、相似性测度的确定等自由形状线特征匹配的关键问题,提出一种基于自由形状线特征的影像匹配方法.实验证明该方法对于自由形状线特征的匹配是可行的.     

基于尺度空间理论的定性光谱特征匹配方法研究

本文利用尺度空间理论对高光谱遥感数据中包含的精细光谱信息进行多尺度观察,在特定的尺度层次下提取能够对地物类别属性做出判断的定性约束特征,在此基础上结合光谱相似性测度最终确定像元所属类别。试验结果表明该方法可有效减少传统匹配算法由于噪声、成像环境等因素引起的误判、错分问题,提高分类识别的精度。     

一种改进光谱角匹配的水体信息提取方法

快速、准确地从卫星遥感影像上获取水体信息已成为水资源调查及监测、湿地保护、洪涝灾害评估等领域的重要技术手段。本文以GF-4卫星的PMS传感器影像为数据源,提出了一种改进光谱角匹配（MSAM）的水体信息提取方法,以内蒙古中东部和长江中下游两个试验区为研究对象,对比分析了MSAM与单波段阈值法、NDWI阈值法、支持向量机和光谱角匹配等传统方法的水体信息提取结果,并进行了精度评价。试验结果表明,本文提出的MSAM方法不仅能准确地提取水体信息,而且能很好地区分水体与云阴影,对细小水体的提取也具有很好的效果。在内蒙古中部和长江中下游两个试验区的水体提取精度分别达到99.86%和98.37%,在5种水体提取方法中的精度最高,可以有效地提取水体信息。     

一种自适应匹配子空间亚像元目标探测方法

为了克服基于线性混合模型的高光谱遥感影像亚像元目标探测方法的缺陷, 提出了一种基于全限制性线性分解的自适应匹配子空间探测方法。首先利用交叉相关光谱匹配技术求得各个像元所含端元类别信息, 然后根据端元类别信息和全限制性分解的结果构造自适应匹配子空间探测算子, 利用端元类别信息在探测中动态选择端元, 降低端元数目估计偏差对探测结果的影响, 提高探测器对目标与背景的可分性。实验证明, 该方法与其他基于线性混合模型的亚像元目标探测方法相比, 可以更好地克服端元数目估计偏差对探测结果的影响, 无论是端元个数低估还是     

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。     

一种基于深度图改进的分块密集匹配方法

倾斜摄影建模往往需要几百张甚至上万张图像,通常需要分块密集匹配重建。然而,常用的分块密集匹配方法只能对每个块单独建模,块间的重复图像会多次参与匹配计算,导致计算冗余、耗时长。因此,本文提出了一种改进的分块密集匹配方法,避免块间重复图像的冗余计算。首先,利用图像关联算法为场景中的每张图像计算邻域图像集合,同时初始化图像的重建状态对象;然后,对整个场景进行空间立体自动聚类完成分块,并抽取子块重建时所需的匹配对图像;最后,根据图像的重建状态对象估计、过滤深度图及深度图融合生成密集点云。试验结果表明,该方法在倾斜影像三维重建时,效率显著提升。     

一种动态调整权值的交叉相关光谱匹配算法

针对传统算法对于光谱距离特征缺乏描述,并且无法动态调整光谱之间的相似程度这一问题,加入2个光谱特征的评价指标因子:均方根误差与欧氏距离,将二者的权重进行动态调整,得到实验精度在权重系数最优情况下,比基于欧氏距离的匹配方法精度提高了20%以上,且比传统交叉相关光谱匹配方法更加稳定。实验证明,该方法能够较好地改善交叉光谱匹配算法,利用动态的权重系数调整比传统方法更合适于用于高光谱影像的光谱匹配和信息提取。     

一种基于激光测距仪的扫描匹配方法

扫描匹配是移动机器人定位和环境构图的关键问题之一,通过计算使相邻扫描重叠度最大的最优变换,从而估算相邻时刻的运动量。ICP算法是目前应用最广泛的扫描匹配算法,针对其对离群扫描点和稀疏扫描点敏感的问题,文中提出一种基于连通格序列的方法对扫描数据进行预处理,从而为扫描匹配提供较为理想的输入条件。此外,针对对应关系中一对多和对应距离极端大的问题,文中通过建立唯一对应,并基于四分位数法计算对应距离的上截断点进行剔除,从而避免建立一对多对应,并减少距离极端大的对应。实验结果表明,文中方法能够剔除扫描中的离群点与稀疏点,并改善ICP算法在实际应用中的扫描匹配表现。     

一种新的基于空间关系的特征匹配方法

特征匹配是基于特征图像配准方法的难点之一,利用空间关系的策略是解决它的一种可靠途径.首先从理论上统一基于空间关系的特征匹配方法的数学模型,然后详细剖析已有几种经典方法定义的全局一致性度量准则存在的问题,最后提出一种新的解决方法.该方法采用高斯分布描述匹配特征对的空间位置在变换模型约束下存在的不一致性,由此定义全局一致性度量准则,使它在平滑连贯性和全局最优解的突出性等方面比已有准则有较大改善,同时该准则中涉及的惟一参数--高斯分布的方差--对它的全局最优解的突出性影响较小,保证提出准则的稳健性.针对新定义准则的最优化求解问题,本文设计一个两步迭代优化算法.用大量实际图像测试本文提出的方法,并将它与几种经典方法进行比较,实验结果表明本文提出的方法是正确和稳健的.     

基于光谱曲线整体相似性测度的匹配分类

高光谱影像具有丰富的空间、辐射和光谱信息,每一个像元都可以提取出连续的光谱曲线.因此,可以通过高光谱数据与已知的参考光谱曲线波形或特征相似性对比分析的方法识别地物类型.在整体相似性测度约束下,综合考虑数值指数和形状指数,利用光谱特征向量间的差异和曲线信息熵提出了一种新的匹配分类的方法.实验结果表明,该方法具有分类精度高、适应性强的特点.     

基于光谱曲线整体相似性测度的匹配分类

高光谱影像具有丰富的空间、辐射和光谱信息,每一个像元都可以提取出连续的光谱曲线。因此,可以通过高光谱数据与已知的参考光谱曲线波形或特征相似性对比分析的方法识别地物类型。在整体相似性测度约束下,综合考虑数值指数和形状指数,利用光谱特征向量间的差异和曲线信息熵提出了一种新的匹配分类的方法。实验结果表明,该方法具有分类精度高、适应性强的特点。     

彩色扫描地形图的分色方法

本文提出了一种新的地形图分色方法。首先去除背景像素,然后根据灰度梯度值提取主色像素,利用直方图模糊c-均值(FCM)聚类方法对主色像素进行颜色聚类,对去背景后的图像进行Canny算子的边缘检测。最后,利用加壳变换和障碍距离变换工具对符号周围的过渡像素进行聚类,从而实现黑棕兰绿四个分版图的提取。该方法效率较高,受图纸扫描质量的影响不大,分色效果较理想。     

彩色地图图像的自动分色

着重讨论了彩色地图图像的分色原理、色空间的选择,给出了分色的具体过程,并对算法进行了分析,对分色结果加以讨论。     

EPS平台下图形的分层分色方法

介绍了以数据库为核心构建的EPS平台下数据生产的分层分色方法,探讨了EPS平台作为GIS前端数据采集时的数据标准化自动控制和一图多用方面的灵活运用。