图像特征点提取及匹配技术研究

图像特征点提取和图像匹配技术是图像处理领域中的重要技术,同时是多种图像处理及应用的基础。本文主要研究利用Forstner算子、Moravec算子、Harris算子、SIFT算子对近景影像和航空影像进行特征点提取;接着,采用基于SIFT的匹配来确定匹配同名像点,利用核线约束匹配的搜索范围,约束范围内的特征点;接着,采用灰度相似性约束和双向一致性约束对匹配结果进行检核;最后,得出特征提取和特征匹配的结果。基于本文研究的特征点影像提取及匹配方法,分别选取一组近景影像和数码航空影像进行实验,实验结果证明了本文方法的可靠性和高效性。     

地球科学相关论文摘要

050601基于特征空间的航空影像自动配准算法/杨常清(海军大连舰艇学院)…//测绘学报.-2005,34(3).-218~222提出了一种基于特征空间的航空影像配准算法,采用改进的Harris算子提取特征点,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,其在旋转     

面向航空倾斜影像空三转点的特征提取算子比较

首先对4种常见的尺度和旋转不变特征算子：SIFT,SURF,MSER,ORB进行简单的介绍。为定量比较各种特征算子在航空影像自动转点中的性能,本文提出了3种与倾斜影像相关的指标,并结合常用的4种指标组成本文的7个定量评价指标。在此基础上,采用一组倾斜影像数据进行了试验,结果表明,SURF/SIFT算子在航空倾斜影像空三转点中具有相对较好的性能,MSER次之,而ORB的效果较差。     

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.     

摄影测量与遥感学

CH20060196基于特征空间的航空影像自动配准算法=Automatic Registration of Aerophotos Based on FeatureSpace/杨常清,王孝通,徐晓刚(海军大连舰艇学院),张晓娟(海军出版社)∥测绘学报.-2005,34(3).-218~222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。采用改进的Har-ris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…     

基于流形学习的航空影像匹配方法研究

提出了一种基于流形学习的航空影像匹配方法。该方法利用同一幅影像中特征点之间的空间结构和不同影像中特征点之间的相似性作为特征点映射的约束条件,利用流形学习方法对影像的特征点进行映射,将所有影像的特征点映射到同一空间后采用最小距离方法进行特征点的匹配。利用实际的航空影像进行实验,与SIFT方法、SVD-LLE方法进行综合分析,结果表明本文方法在匹配性能方面具有明显的优越性,并且能够同时获得多幅影像之间的匹配关系。     

基于点特征的低空遥感影像多级高效率匹配方法研究

研究基于点特征的匹配算法,结合现有影像匹配算子的优缺点,提出一种适用于低空遥感影像特征点的自动提取与匹配方法。首先在简化的高斯尺度空间中检测Harris角点,使该特征点具有尺度不变性;然后采用Forstner算子对关键点精确定位,精度达到子像素级;最后通过简化特征点描述符实现算法简化。在特征点匹配阶段,采用BBF-KD初匹配和二次精匹配提高匹配精度。以低空遥感影像为实验数据测评SIFT算法和文中方法在提取速度、匹配正确率、稳定性等方面的性能。实验结果表明,相对于传统的SIFT算法,处理影像清晰的低空遥感数据时本方法有更高精度和更快速度。     

Voronoi图在无人机航空影像匹配中的应用

提出了顾及无人机航空影像地面覆盖范围的影像空间位置Voronoi图的生成方法,利用基于局部特征不变算子在多视影像匹配过程的可传递特性,使用影像的Voronoi图邻域关系开展多视影像的匹配,既保证了多视影像间匹配点的重叠度,又提高了多视影像间的匹配速度。     

基于Ly特征提取算子的高精度配准方法

本文探讨了一种基于Ly特征提取算子的遥感影像的高精度配准方法。该方法利用Ly算子快速提取特征点,同时采用抑制局部非最大的格网技术控制特征点均匀分布,在少量准确控制点的基础上,以相关系数测度及两个影像灰度值差的绝对值和测度相结合的多重判据为匹配准则,采用松弛法匹配策略整体匹配得到同名点。并通过实验证明了该方法特征提取速度快,基于Ly算子得到的配准点可靠,配准精度高。     

几种特征点提取算子的分析和比较

特征点提取是影像分析和影像匹配的基础,也是单幅影像处理最重要的任务之一,主要应用各种算子提取。通过阐述Moravec算子、Forstner算子和Harris算子的原理和步骤,对比分析3种算子最终效果,比较3种算子的优缺点,并根据算子的缺点提出改进意见。     

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。     

具有尺度与旋转不变性的立体影像自动匹配研究

提出一种具有尺度与旋转不变性的影像自动匹配算法。首先基于方向小波变换构造三尺度特征点算子,进行两尺度匹配,保证其尺度不变性问题;其次构造特征点64维描述向量,解决影像匹配的旋转不变性。分别采用地面立体像对、无人机平台立体像对、航空立体像对进行试验分析。试验结果表明,提出的立体匹配算法具有良好的尺度和旋转不变性。     

一种基于最小生成树的无人机影像拼接方法

针对无人机影像拼接速度慢精度低的问题,提出了一种基于最小生成树的无人机影像拼接方法。对采集到的序列影像进行特征点匹配,采用LM法和RANSAC算子剔除误匹配点,通过距离阈值使特征点均匀化;计算每一张影像的准则值,以准则值最小的影像为基准影像进行坐标转换;将最小生成树算法引入到拼接路径中,实现多张影像的拼接。实验结果表明,该方法提高了影像的拼接速率,有效避免误差累积对后续拼接影像的影响,改善了拼接效果。     

一种基于嫦娥一号CCD影像的影像匹配方法

月球测绘是完成月球探测任务的基础保障。这里提出了一种适合于CE-1获取的CCD影像的多尺度约束自动匹配方法。首先利用SURF算子提取影像上特征点;然后进行基于准核线和最小欧式距离约束的影像匹配;最后采用随机采样算法对误匹配点进行剔除而得到同名点信息。实验结果表明,该匹配方法提取的同名点有利于CE-1月球影像DEM的生成。     

一种利用零交叉点理论的改进SIFT特征提取算法

提出了一种利用零交叉点特征提取的改进SIFT算子用于遥感影像的自动匹配.将图像几何特征引入到尺度空间探测中,获得了重复性更高、更稳定的特征.采用近景数码大旋角数码立体像对和低空航摄立体像对进行了算法测试.实验表明,改进后的SIFT算子应用于遥感影像自动匹配,在特征提取重复率、匹配正确点数、匹配正确率上均有明显提升.     

基于SUSAN算法的航空影像的自动配准

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础。提出了一种基于SU-SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法。该方法利用SU-SAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对。然后再根据这些角点对对图像进行配准。试验表明此方法能有效地实现航空影像自动配准。     

移动高程平面约束的多视影像特征点匹配

针对影像匹配中由于重复纹理和遮挡导致的不确定性问题,提出移动高程平面约束的多视影像特征点匹配方法。该方法将多视影像上提取的特征点投影到不同高程的物方格网平面,利用平面上格网单元来约束候选同名特征点,对多视影像进行选择性匹配,避免部分影像遮挡对匹配的影响。实验选取UCX(UltraCamX)数字航空影像进行匹配,取得可靠的匹配结果,从而验证了本文方法的有效性。     

集成不变特征和纹理特征的遥感影像变化检测方法研究

研究提出了一种集成不变特征和纹理特征的遥感影像变化检测方法:一方面通过实验选取适合遥感影像变化检测的纹理特征,建立特征的计算模型从而进行变化检测;另一方面利用SIFT、Harris、Forstner、算子提取不变特征点,同时利用Canny、Sobel算子提取不变特征线,并从特征线上抽取不变特征点,通过Kd-树算法对不变特征点进行匹配并提纯,获得高精度的匹配点对,并通过统计图斑内落入的匹配点对进行变化检测。最后结合两者的优缺点将两种方法进行集成检测,从而降低了漏检率和误检率,提高了变化检测精度。研究结果具有可靠性,可为基础测绘更新和地理国情监测等提供技术支持。     

基于改进的FORSTNER算子特征点提取方法

影像特征点提取是基于特征点影像匹配和三维重建的基础,对于数字影像中的目标,只靠简单的数据是不够的,这时候就要借用算子来确定。而FORSTNER算子原理简单,针对其可以提取角点、边缘上的点和圆点,精度高等优点进行探索。基于FORSTNER算子的基本原理,提出了一种改进的的算法,并设置了新的阈值,通过实验与MORAVEC算子进行对比,验证该算法不仅提高了准确度,还简化了计算量。