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.     

等高线与水网数据集成中的匹配及一致性改正

等高线作为地势起伏与地形凹凸特征的表达,与水网表达有着密切的约束关系。在空间数据库集成与匹配中,由于来源不同,这两种数据往往出现不一致,导致水网"爬坡"现象。针对该问题提出一种等高线与水网匹配及一致性改正方法,利用Delaunay三角网模型在等高线基础上通过弯曲分析提取地形特征,基于河流分布与谷地走势的相关性,建立水网与等高线间的匹配关系,进而识别两者间的一致性。在此基础上利用仿射变换等几何方法完成一致化操作,包括水网移位匹配等高线和等高线移位匹配水网。     

结合线对几何特征及单线描述符约束的直线匹配算法

针对单直线几何属性的弱稳定性及“非一对一”匹配结果难以检核问题,提出一种结合线对几何特征及单线描述符约束的直线匹配算法。所提算法将邻域内满足一定几何条件约束的两直线构建线对,作为一个整体进行匹配。匹配过程中首先利用线对中两直线交点的核线约束匹配候选范围,然后逐一采用线对内角度、线段间距离比、线对邻域辐射信息三种属性特征对匹配候选进行筛选,最后根据三角形区域灰度相似性确定最终匹配对。检核过程中首先根据直线与核线夹角及直线斜率建立同名线对中单直线的对应关系,然后每组同名线对分裂得到两组同名直线,在此基础上对应地建立两直线梯度描述符并计算两直线描述符间的相似性,最后结合共线几何和描述符相似性对匹配结果进行检核,剔除错误匹配,并对结果中的共线直线进行合并,得到一对一的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和不同变换类型的近景影像进行参数分析及直线匹配实验,实验结果表明,所提算法匹配正确率较高,在纹理相似、视角变化、旋转变化、尺度变化、光照变化的复杂场景下匹配正确率均高于95%,具有较好的鲁棒性,且可有效解决因直线断裂等原因造成的复杂匹配关系难以检核问题。     

利用改进的DCCD和SIFT描述符的影像匹配方法

提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector, )和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,然后确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。     

基于TIN的半自动多影像同名线段匹配算法研究

提出了根据同名像点构成三角网 (TIN)来进行同名直线的匹配。依据TIN预测左影像上一条给定直线在右影像上同名直线的搜索范围,计算给定直线与候选直线的灰度相关系数,取最大相关系数所对应的直线为同名直线。实验证明,该算法简单、可行。     

结合几何约束和梯度描述子的直线段匹配

针对无约束条件下直线匹配的可靠性问题,提出了一种结合几何约束和梯度描述子的直线段匹配算法。该算法在已有同名点和直线提取结果的基础上,首先结合同名三角网和核线约束确定候选直线;其次以目标直线为基础,利用其端点核线确定候选直线与目标直线对应的重叠段区域;再次分别以目标直线和候选直线对应的重叠段为基础,构建直线平行支撑域,对目标直线和候选直线构建高斯卷积梯度幅值的均值-标准差描述子;最后结合欧氏距离和最邻近比值(NNDR)确定最终同名直线。选取具有不同类型的影像对进行匹配试验,结果表明,本文方法能获得可靠的直线匹配结果。     

基于相对定向和三角形约束的近景影像匹配

针对近景影像自动相对定向过程中初匹配点对中误匹配率较大的情况,将基于三角形约束方法引入近景影像匹配.首先利用Harris算子提取特征点集,经初匹配后运用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向构建核线几何得到内点集,删除误匹配点生成同名Delaunay三角网;在同名三角形的约束下通过缩小Harris特征点阈值得到新内...     

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。     

利用自动匹配与三角剖分进行遥感图像几何精校正

在研究传统几何精校正方法的基础上,提出了一种高精度的基于自动同名点匹配和三角剖分技术的几何精校正方法,该方法是通过基准底图对待校正图像进行几何精校正的。首先利用FAST (Features from Accelerated Segment Test)算子在基准底图上快速提取均匀分布的候选特征点,通过图像自身携带的地理定位信息确定初始同名点对;经平移误差消除、互相关双向匹配、RANSAC(Random Sample Consensus)粗差剔除、二元三点插值等步骤获取稳定可靠的亚像元级同名点对;最后根据亚像元级同名点对构建Delaunay三角网进行图像变换和重采样处理。以Landsat卫星ETM为基准底图对环境卫星CCD数据进行几何精校正试验,本算法几何精校正精度较传统的方法得到了很大提高。     

一种基于双重距离约束的多层次空间聚类方法

以往的双重空间聚类方法通常实现的是单一层次聚类,虽然顾及了地理实体的位置属性和专题属性,但是在实施过程中,实体的空间邻近和属性相似的表示和衡量,使用了不同的变量和标准,降低了算法的效率.文章采用双重距离作为实体间的相似性度量,通过对点实体构建的Delaunay三角网中的边施加同时顾及整体与局部特性的双重距离约束,实现了点实体的多层次空间聚类.通过实际算例分析与比较,验证了方法的有效性.     

Delaunay三角网约束下的影像稳健匹配方法

影像匹配是数字摄影测量和计算机视觉领域的关键问题。本文主要研究基于Delaunay三角网约束下的稳健影像匹配方法。首先利用Delaunay三角网对随机初始匹配点进行组织,构建分布均匀、结构稳定的局部连接关系;其次利用线段描述子和空间角度顺序建立了局部辐射和几何约束模型,并将粗差剔除问题转换为分析Delaunay三角网和对应匹配图的相似性问题;然后利用对应三角形局部约束实现匹配扩展;最后在分层策略和交叉验证策略下实现稳健影像匹配。利用3组数据集进行大量的匹配试验,结果表明本文的匹配算法即使在高外点率下依然能够实现稳健粗差剔除,得到高精度的影像匹配结果。     

结合改进特征算法和狄洛尼三角网的图像匹配方法

针对加速的具有鲁棒性特征算法导致匹配图像丢失颜色信息成分的问题,该文从图像匹配的效率和精度出发,提出了一种基于改进加速的具有鲁棒性特征算法和狄洛尼三角网的图像匹配方法。该方法在原有加速的具有鲁棒性特征算法的基础上,引入颜色不变量模型和狄洛尼三角网、三角形相似函数及摄影不变量等约束条件,有效保留了图像的颜色信息,减少特征点错误的匹配率。实验表明:本算法具有匹配速率高、提取的特征点多且分布均匀以及匹配率高等特点。     

近景影像三角网内插点密集匹配方法

针对目前密集匹配中依据种子点寻找新特征点存在计算复杂的问题,该文提出一种近景影像Delaunay三角网内插点密集匹配方法。该方法首先采用尺度不变特征变换算子匹配特征点,通过随机抽样一致性算法对特征点进行优化,以获取高精度同名点;依据同名点构建Delaunay三角网,在同名相似三角形内,以内插重心点作为匹配基元,并对内插点进行色彩信息相似性约束和极线约束,剔除粗差提高匹配结果精度;在匹配传播过程中,新特征点不断插入三角网中,对三角网进行动态更新,用于约束后续匹配。该方法能够避免繁琐计算,同时具有较高的可靠性,适用于不同类型的近景影像数据。     

结合全局信息描述子的局部特征匹配算法

针对影像间存在相似性场景时容易出现误匹配的问题,该文提出了局部DAISY描述子与全局纹理信息相结合的算法。详细论述了DAISY描述子和全局纹理的生成过程。该算法首先提取SIFT特征;然后计算特征点的DAISY描述子与全局描述子,获得结合全局信息的DAISY描述子;最后采用卡方统计量作为度量函数进行特征描述子的匹配。实验结果表明,该文算法能得到较好的匹配结果。但是该算法在大角度旋转情况下误匹配率较大。     

三维场景可视化中的模型匹配方法研究

三维可视化已成为地理信息展示表达的主要方式之一。该文针对三维模型场景集成可视化中的地物模型与地形模型难以无缝匹配的问题,研究了一种基于Delaunay三角剖分的改造融合方法,通过实验验证,能够有效实现二者的紧密匹配。同时,为提高实际作业效率,该文还提出并实现了面向大范围海量三维数据组织的层—区—块—模型的4层索引机制。     

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。     

无人机核线影像的稀疏匹配与稠密匹配

无人机影像转化为水平核线影像后,能够有效地减少同名点的搜索空间。在此基础上,本文使用SIFT算子进行了稀疏匹配,并用BP算法进行了稠密匹配。结果表明：①SIFT算子获取的同名点比较少,但是计算方法简单,同名点空间坐标精确,适用于大范围获取简要的空间三维信息;②BP算法计算复杂度高,可以获取地物大量的同名点,适用于小范围的地物三维重建。总体而言,两者各有优缺点,在实际的应用中可互补。