利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配

喀斯特地区地形复杂,无人机影像匹配难度大、耗时多。针对如何提高该区域无人机影像的匹配效率,本文提出了一种基于AKAZE的改进算法。该算法首先利用完全仿射不变框架对原始影像进行视角模拟;然后利用AKAZE算法对模拟影像进行特征点提取和描述,并获得原始影像的特征点和描述符;最后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法对原始影像进行精匹配,进而剔除粗匹配过程中错误匹配点对。本文对该改进算法开展了试验研究,并与ASIFT和AKAZE等常用算法进行了试验对比分析。试验结果表明,对喀斯特地区无人机影像匹配而言,与ASIFT算法相比,在保持相当匹配正确率的情况下,基于A-AKAZE算法的匹配总耗时是ASIFT算法耗时的50%左右,可以较大幅度地减少匹配总耗时;与AKAZE算法相比,基于A-AKAZE算法的影像总匹配对数及正确匹配对数至少是ASIFT算法的影像总匹配对数及正确匹配对数的7倍。综合考虑匹配耗时和正确匹配对数,本文算法优于AKAZE和ASIFT等常用算法,更适合于喀斯特地区的无人机影像匹配。     

一种喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法

针对喀斯特地貌地形起伏大、沟壑纵深、影像局部存在阴影,该地区无人机遥感影像匹配难度大,该文提出一种基于AKAZE特征和RANSAC算法的喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法。该方法采用AKAZE特征检测算法提取喀斯特地貌无人机遥感影像的特征点,能够较为精简地描述出影像的特征,影像匹配时间缩短,匹配速度提高明显;由于预匹配存在错误点对,利用单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对,同时得到最优的单应性矩阵。实验结果表明,该方法的匹配耗时和匹配正确率较优于经典的SURF和BRISK算法,该匹配方法更适合于喀斯特地貌无人机遥感影像匹配。     

利用特征组合检测算法的无人机遥感影像匹配研究

影像匹配是无人机遥感影像拼接和三维建模的基础和关键步骤。结合不同算法的优势,本文提出一种基于特征组合与RANSAC算法的无人机遥感影像匹配方法。该匹配方法首先采用AKAZE算法检测影像的特征点,然后利用SIFT描述符描述特征向量并获取特征点的主方向,最后基于单映射变换矩阵的RANSAC算法进行精准匹配。本文对基于特征组合与RANSAC算法的匹配效果进行了试验对比分析,试验结果表明：与常用匹配方法的匹配效果相比,本文的匹配方法继承了AKAZE算法的快速匹配能力,匹配总耗时介于AKAZE算法和SIFT算法之间,约为BRISK算法匹配耗时的20%;同时,该匹配方法继承了SIFT算法的多匹配点对性能,从整体匹配效果来看,本文的匹配方法优于AKAZE、SIFT、BRISK算法。     

SAR影像匹配算法的研究

提出了一种高效稳定的SAR影像匹配算法,该算法首先采用Frost滤波对SAR影像的斑点噪声进行预处理,再结合SIFT和SURF算法对滤波后的SAR影像进行特征点提取,使用Matlab程序实现立体影像无痕拼接,实现了SAR影像的高精度匹配,该方法提高了SAR影像的匹配成功率,减少了匹配时间。     

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。     

无人机与卫星影像匹配的相似性逼近算法

针对现有算法在无人机与卫星影像具有较大空间分辨率差异时存在匹配正确率不高的问题,本文提出了一种无人机与卫星影像匹配的相似性逼近算法。该方法在匹配前对无人机影像进行高斯滤波处理,提高了无人机与卫星影像的尺度相似性,并最终提高了匹配算法的正确率。试验结果表明,该算法具有较高的匹配精度,适用于无人机与卫星影像空间分辨率差异较大时无人机影像的匹配与自主定位。     

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.     

基于本质矩阵的无人机影像精确匹配

无人机影像以其低成本、获取容易、信息量大等优点得到了广泛的应用。影像匹配是影像数据处理的重要环节,常用影像匹配的方法存在误匹配多或剔除大量正确匹配的问题。LMedS算法比其他稳健方法更严格,"5点算法"得到的本质矩阵可用于匹配点对共面的场景。本文使用LMedS算法结合"5点算法"求解本质矩阵作为剔除误差的模型,同时利用ORB算法提取速度快的特点,构建了一种精准同时兼顾了效率的匹配方法。本文对该算法开展了试验研究,并与其他常规算法进行比较。试验结果表明,本文算法保留的匹配点数数量多,分布较均匀,适用于多种场景,是一种有效、快速精准的影像匹配算法。     

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。     

基于SURF算法和改进RANSAC算法的无人机影像匹配

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节,结合加速鲁棒性特征(SURF)算法和随机采样一致性(RANSAC)算法对影像进行处理,得到特征稳定、匹配点可靠的配准影像。首先提取影像的SURF特征,利用特征点的欧式距离比来完成影像之间的粗匹配;然后使用RANSAC算法对粗匹配点进行筛选;最后计算出图像间的变换矩阵,完成匹配。文中选择某城郊地区的无人机航拍影像,结合SURF算法,并改进RANSAC算法来对影像进行处理,实现影像的匹配,验证文中方法的可行性。     

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...     

一种改进的APAP影像匹配算法

针对无人机影像匹配时易出现影像重影、透视失真和耗时较长等问题,本文提出了一种改进的APAP算法。该算法首先利用SIFT算法选取特征点,通过改进RANSAC算法去除误匹配点;然后根据APAP算法对影像进行网格划分,求每个网格的单应性矩阵,并对单应性矩阵进行线性化;最后根据线性化的单应性矩阵进行影像匹配,单应性矩阵的线性化不仅对影像匹配时产生的重影现象有较好的削弱作用,而且能减少非重叠区域的透视失真。试验结果表明,本文方法在匹配效率和匹配效果方面效果显著。     

基于梯度径向夹角直方图的异源图像匹配

提出一种图像全局特征描述方法——梯度径向夹角金字塔直方图.该特征不受图像灰度级非线性变换和图像旋转的影响,具有较强的抗噪声能力.基于该特征的匹配算法能够对存在旋转变换的异源图像进行匹配.用SAR图像和可见光图像对匹配算法进行测试,结果表明基于梯度径向夹角金字塔直方图匹配方法的匹配成功率优于传统方法.由于对基准图进行离线...     

三角形约束下影像匹配的算法实现

针对三角形约束下影像匹配方法的实际应用,分析了所采用的数据结构与Delaunay三角网动态更新,提出了一种高效的实现算法,实际应用验证了其实现的有效性。     

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。     

基于提升小波的影像变换与匹配

从第二代小波即小波提升方法出发,研究了一种反对称小波的影像变换算法、导出了其更新函数,并与线性提升算法进行了比较,结果表明,该算法不仅具有在位计算的特性,而且能够更好地突出影像边缘特征,为影像匹配提供了丰富的信息。在实时影像匹配中,同时采用了低频信息和高频分量,构成了多窗口匹配算法,试验证明,该算法能够提高匹配的效率和可靠性。     

无人机影像特征联合提取与双向匹配研究

针对无人机影像数据量大、存在旋转和尺度变化的问题,提出了基于特征联合提取与双向匹配的影像配准方法。分析了SURF算法和BRISK算法的特点,研究了融合SURF特征点检测和BRISK特征点描述的影像特征联合提取和PROSAC双向匹配的算法和步骤,并结合试验分析验证了该方法的有效性。     

颜色不变量与AKAZE特征相结合的无人机影像匹配算法

基于特征的影像匹配方法是无人机影像匹配中较为实用的一类方法。针对传统特征匹配方法主要以灰度影像作为输入量,难以利用颜色特征高效区分同名点这一问题,本文结合颜色不变量,设计了一种运用AKAZE特征的匹配算法,克服了传统无人机影像匹配忽略彩色信息的缺点;然后通过灰度级变换,使特征点数目大量减少而又不失其可靠性。试验表明,该方法不仅能够准确识别同名点,而且还提高了运行效率。