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《国土资源遥感》2017,(1)
针对传统的加速鲁棒性特征(speeded-up robust features,SURF)算法在图像配准中的应用现状,结合图像分块策略和相对距离理论,提出一种基于SURF的图像配准改进算法。通过图像分块策略改善提取特征点分布的均匀性;在SURF算法初匹配基础上,引用相对距离理论剔除异常匹配点,从而提高特征点匹配的精度和可靠性。选取覆盖重庆市沙坪坝实验区的Quick Bird卫星数据,以特征点正确匹配率和均方根误差RMSE为量化指标,对所提出的SURF改进算法的图像配准效果进行验证。实验结果表明,改进后的SURF算法的特征点正确匹配率达到88%以上,高于传统SURF算法的76%。通过相对距离剔除误匹配点后,最终配准结果的RMSE达到2.69个像元,符合图像配准的基本需求(RMSE在2个像元左右),具有一定的应用推广价值。 相似文献
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基于FAST和SURF的遥感图像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)和加速鲁棒性特征(speeded - up robust features,SURF)的遥感图像自动配准方法.首先对参考图像与待配准图像进行HSI变换和高斯金字塔建立;然后检测并提取FAST角点,计算各角点的SURF描述子,用K-D树匹配搜索策略得到2幅图像的匹配点对;再使用最小二乘迭代法剔除错误匹配点并拟合几何变换系数;最后执行几何变换,得到配准后的图像.将该方法分别与基于SURF自动配准方法和ENVI软件中自动获取配准点的方法进行对比实验,结果表明,利用该方法能够获得更多的匹配点对,具有更高的几何配准精度,但在尺度不变性方面略逊于SURF算法. 相似文献
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基于改进ORB算法的遥感图像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感图像自动配准的问题,提出了一种基于改进定向二进制简单描述符(oriented brief,ORB)算法的遥感图像自动配准方法.该方法主要由3个步骤组成:首先是特征匹配,利用改进的ORB算法提取特征点,并建立描述符进行匹配,获取初始控制点;然后采用随机采样一致性方法,结合变换参数估计,剔除可能的错误匹配;最后利用最小二乘法估计的变换参数,对图像进行几何纠正.分别利用2组卫星光学遥感图像和1组SAR图像进行基于改进ORB算法的自动配准方法试验,并与基于尺度不变特征变换(scale-invariant feature tramsform,SIFT)算法和加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法的自动配准方法进行了比较.试验结果表明,该方法能获得与SIFT算法和SURF算法相当或者更高的配准精度,并在配准效率上有较大提高. 相似文献
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为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点(ICP)算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。 相似文献
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随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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针对传统SIFT算法在无人机影像配准过程中速度较慢的问题,提出了一种改进的BSIFT影像拼接方法.针对SIFT特征点描述符计算复杂、占用存储空间过大、匹配耗时过长的缺点,使用BRIEF特征点描述符代替,利用改进方法(BSIFT)对影像进行特征点的提取与匹配,利用RANSAC算法剔除错配点并计算变换矩阵.实验结果表明:本文提出的方法提高了影像拼接速度,而且提高了拼接精度. 相似文献
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针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求. 相似文献
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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。 相似文献
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《测绘科学》2020,(8)
针对海岸带特殊纹理影像存在地物单一、纹理匮乏或重复等问题,该文提出一种融合多类特征的海岸带立体影像全自动配准方法。该算法分为3个阶段:①提取尺度不变特征变换(SIFT)关键点,采用欧氏距离比率获得初始匹配,并进一步采用归一互相关匹配(NCC)和随机抽样一致性算法剔除误匹配,继而估计影像间的单应矩阵;②利用改进的Forstner算子对左影像提取均匀分布的角点特征,并利用单应矩阵和NCC匹配进行同名点匹配;③基于上述多类特征的精匹配结果,计算影像间投影变换模型,实现影像的配准。最后,为验证该文算法的有效性,选取3组存在较大尺度、旋转及视角变化的海岸带特殊纹理影像进行综合对比试验,结果表明该文算法可实现全自动配准,并且在匹配点数量、配准精度以及匹配点空间分布等方面具有优势。 相似文献
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为实现无人机航拍图像的实时拼接,本文深入研究了无人机航拍图像拼接中的关键技术,提出了一种基于遗传算法优化的图像拼接算法。首先利用SIFT算法提取图像的特征点,在特征点粗匹配过程中,采用欧氏距离作为相似度测量,利用遗传算法的并行性优化特征点匹配性能;然后使用RANSAC算法去除误匹配点对并获得转换矩阵,从而完成图像拼接。试验结果表明,采用遗传算法进行特征匹配,可大大降低匹配时间,匹配时间与特征点数量成正比;同时提高了匹配精度,进而提高了图像拼接的实时性和稳健性。 相似文献
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郭军 《测绘与空间地理信息》2013,(3):56-58,64
针对侧扫声纳图像分辨率高测深精度低而多波束声纳图像分辨率低测深精度高的特点,提出了一种基于SUFR的声纳图像自动配准与融合方法。该算法检测同一区域内侧扫声纳图像和多波束图像的特征点,通过最近邻匹配获得匹配点后,计算图像间的变换矩阵,利用空间变换完成配准,采用加权融合法实现两者的融合。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,配准精度达到像素级,可实现两者的高精度自动配准与融合,取得了理想的效果。 相似文献
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基于NSCT和SURF的遥感图像匹配 总被引:2,自引:0,他引:2
SURF(Speed Up Robust Features)算法是对尺度不变特征变换SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法的一种改进,应用到遥感图像匹配领域中可以大大提高匹配速度,但是匹配精度略有下降。为此,本文提出一种基于无下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和SURF的遥感图像匹配算法。首先使用NSCT分别分解参考图像和待匹配图像,得到各自对应的低频分量;然后把这两幅低频分量图像作为SURF算法的输入图像进行预匹配,降低高频噪声对匹配结果的影响;最后利用预匹配结果求解变换模型的参数,并采用随机抽样一致RANSAC(Random Sample Consensus)算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法存在的错误匹配问题。实验结果表明,与SIFT算法、SURF算法相比,本文算法具有更高的匹配精度和更快的匹配速度,且抗旋转、噪声、亮度变化能力更强。 相似文献
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基于SURF算法的无人机遥感影像拼接技术 总被引:2,自引:0,他引:2
在影像匹配的研究上,SIFT算法在特征匹配方面的应用一直是国内外学者关注的热点之一。最近几年,有研究者提出了SURF算法,该算法是在SIFT算法基础上作了一些改进后得到的新算法。为了比较这两种算法在影像特征点提取上的优劣性,本文开发了相应的软件程序,并采用无人机遥感影像数据进行了算法的实例验证。发现相比于SIFT算法,SURF算法在影像特征点提取中无论是运算速度还是提取的特征点数量都有较大进步。基于此将SURF算法应用到无人机遥感影像拼接中,并通过高斯滤波对拼接影像进行平滑处理,获得了令人满意的拼接影像。 相似文献
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SURF特征匹配算法进行特征匹配操作时,会受到边缘线上大量相似点特征等因素的影响,特征匹配结果往往不会达到预期的效果,在纹理特征复杂的场景区域,其匹配精度会变得更低。为了实现在复杂场景中连续影像帧之间高质量的特征匹配,本文提出了一种基于场景判断的改进SURF影像匹配算法。该方法以GC-SURF特征匹配算法为基础,在初始匹配与几何对应匹配阶段增加了变换矩阵评估机制。首先,采用本文算法构建两帧影像间的变换关系模型,求解基础矩阵与单应矩阵;然后,通过变换矩阵评估策略,对上一步求得的基础矩阵与单应矩阵进行评估,判断影像场景的立体程度,根据场景立体程度选择相应的变换矩阵;最后,根据选择的变换矩阵进行后续几何对应匹配。对ICL-NUIM数据的综合试验表明,本文算法能够取得更高质量的匹配效果。 相似文献