倾斜立体影像的Shi-Tomasi特征匹配

针对倾斜影像畸变大的现象,提出一种适用于倾斜立体影像匹配的方法。首先采用基于SIFT算法的匹配点对消除影像间的射影失真;然后提取Shi-Tomasi特征并采用多窗口的归一化互相关系数(NCC)计算相似性测度,获得稳定的匹配点对;最后使用两组倾斜影像将该算法同SIFT算法和ASIFT算法进行综合对比分析。实验结果表明,所提算法在正确匹配点对数量、匹配点对分布及匹配精度上均优于其他两种算法。     

倾斜立体影像自动准稠密匹配与三维重建算法

提出了一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法。首先对影像进行预处理,即通过透视投影变换得到纠正影像（近似正射影像）,消除影像几何变形、尺度和旋转问题;再对纠正影像提取Harris角点并建立尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）描述子。匹配时,在保证匹配准确率的同时,为了使得匹配点对分布均匀且提高匹配效率,利用粗略 F 和 H 矩阵引导在局部范围内进行显著性匹配,并利用归一化互相关（normalized cross-correlation,NCC）测度约束剔除误匹配点。对三组典型的倾斜影像数据进行实验,结果表明,本文方法得到的匹配点对分布均匀且较为密集,匹配准确率和效率也较高。     

倾斜立体影像自动准稠密匹配与三维重建算法

倾斜影像之间因存在较大几何畸变已有算法尚难取得可靠准稠密匹配严重阻碍后续的三维重建本文提出一种基于仿射不变特征的自动准稠密匹配与三维重建算法 算法分三个阶段1种子匹配 先利用仿射不变特征获取初始匹配在此基础上进行最小二乘匹配least 　square　matchinglsm 并自适应迭代求取lsm最大收敛区域maximum　conver gence 　re gion mcr2准稠密匹配 对位于mcr内部的格网点采用透视变换模型的归一化互相关normalized　cross 　correlation ncc测度进行匹配其余格网点则采用对极几何改正模型的加权差值平方和测度进行匹配对于匹配结果中可能存在的外点根据几何一致性关系剔除3三维表面重建 利用影像定向与共线方程对2步结果重建三维点云然后根据三维点云生成三维网格并贴上纹理得到最后的重建结果 实际的倾斜立体影像实验验证了算法的优越性     

多级SPOT立体影像匹配

立体影像匹配是自动提取SPOT影像高程信息的关键技术。本文根据SPOT影像在几何构像关系和影像质量上的特点,提出了多级匹配的结构策略。实际像对匹配实验表明,多级匹配法具有较好的可靠性和精度水平,而且运算速度快,在快速生成DEM数据辅助遥感信息分析方面,有重要的应用价值。     

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。     

基于立体影像匹配数据构建DEM方法的研究

针对地形复杂地区立体像对匹配获取的离散数据,分别讨论粗差检测与剔除和构建DEM的方法,得出采用基于点方式的粗差簇检测算法剔除粗差和移动曲而拟合法构建DEM效果更佳的结论.     

自适应窗口的SAR立体影像匹配方法

针对SAR立体影像间几何畸变对影像匹配的影响,该文提出一种自适应窗口的SAR立体影像匹配方法。首先引入外部粗分辨率DEM,根据影像参数和DEM高程精度约束匹配搜索范围。然后采用归一化互相关和测度进行辅影像匹配窗口自适应扩展匹配,以保证主辅影像匹配窗口内的灰度信息一致;归一化互相关和值最大时的辅影像匹配窗口为最佳匹配窗口,最佳匹配窗口的中心点为获取的匹配点。最后利用双向一致性约束剔除误匹配点。试验结果表明,本文方法在山地区域能有效地增加正确匹配点数量,提高匹配正确率。     

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。     

基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配

提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段：①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。     

局部仿射变换的自适应窗口立体影像匹配算法

针对现有固定窗口相关匹配方式难以适用纹理断裂、深度不一、纹理匮乏等近景影像匹配问题,该文提出一种结合局部仿射变换的自适应窗口匹配算法。以ASIFT特征点作为匹配基元:①利用同名三角网局部仿射变换确定匹配搜索区域;②利用Canny边缘点约束确定候选点自适应相关窗口,对应的建立参考点相关窗口;③建立顾及窗口尺寸的灰度差异相似性测度函数,将小于阈值的最小函数值对应的候选点作为匹配同名点;④采用RANSAC方法对匹配结果进行检核剔除错误匹配。选择3组典型特征的近景影像进行匹配实验,该文算法均能获得可靠的匹配结果,验证该算法的鲁棒性。通过与不同窗口、不同算法进行对比分析,本算法能有效减少窗口内像素点深度不一致引起的错误匹配,且在增加匹配点数量的同时提高匹配精度和可靠性。     

融合SIFT与SGM的倾斜航空影像密集匹配

针对倾斜航空摄影特点与匹配处理要求,提出了融合尺度不变特征转换SIFT与半全局匹配SGM的倾斜影像密集匹配方法,包括两个阶段:(1)引入局部二阶矩变换的SIFT倾斜影像稀疏匹配。利用与二阶矩特征值有关的Hessian-Gabor算子提取影像初始特征,通过窗口二阶矩变换及椭圆归一化处理去除特征邻域的仿射变化,使得改进SIFT的特征描述符仿射不变性大大增强,满足宽基线倾斜像对稳健匹配要求的同时并能获得较多的匹配特征作为后续SGM优化计算的路径约束条件;(2)路径受限优化下的SGM倾斜影像密集匹配。以倾斜影像SIFT成功匹配像素的互信息为约束,对SGM的动态规划路径进行分段纠正,减小错误匹配代价的传播并加速最优路径搜索过程;以匹配像素的离散视差信息为基础,基于TPS变换生成良好初始视差图,以提高SGM互信息计算的可靠性并提高计算效率;对理想水平像对下的摄影测量水平核线重排过程进行扩展,整体旋转摄影基线以消除分量BX,BY的影响并建立虚拟"水平"像空间辅助坐标系,从而利用相对定向参数生成沿扫描线方向的"水平"核线影像以满足SGM应用要求。倾斜影像密集匹配试验结果证明了算法的有效性,可为后续摄影测量DSM自动生成或3维快速重建工作提供可靠、逐像素的密集匹配点。     

一种模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法

针对常规SAR影像匹配方法在地形起伏较大区域无法获取理想的SAR立体影像匹配结果的问题,该文提出了一种基于模拟纠正影像的SAR立体影像匹配方法。利用观测区域粗分辨率DEM进行SAR影像模拟,进而获取几何纠正SAR影像,在几何纠正SAR影像上实现影像匹配,等效于常规基于灰度影像匹配中进行的影像粗配准工作,并且相比于常规粗配准,该等效粗配准过程能够均衡地顾及到整幅影像的像元,最终实现了地形起伏较大区域的高精度SAR立体影像匹配。采用COSMO-Skyped影像数据进行了实验,实验结果表明,匹配精度达到了3个像素左右,比常规的基于灰度影像匹配方法有较大提高,能够有效解决地形起伏较大区域SAR立体影像匹配问题。     

月面巡视探测器立体影像的多核CPU并行快速匹配

月面巡视探测器立体影像的摄影测量处理是获取月面三维信息实现巡视器定位导航的重要手段之一。影像匹配是地面近景摄影测量实现自动化处理的关键,本文研究了基于积分影像的单机多核并行匹配算法,实现了月面巡视器模拟影像的快速匹配。试验表明该方法能显著地缩短匹配时间,达到较高的加速比和效率。     

POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法

针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据POS数据估计像对间的核线关系;然后在核线约束下,以描述子间的欧氏距离为相似性测度,实现特征点的高效稳健匹配;最后采用RANSAC算法剔除误匹配。通过对两组倾斜影像做匹配试验验证了本文方法的可行性。     

SEMIAUTOMATIC BUILDING EXTRACTION FROM STEREO IMAGE PAIR BASED ON LINES GROUPING AND LEAST SQUARES MATCHING

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＡｔｐｒｅｓｅｎｔ,ｍａｎｙｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｄｉｇｉｔａｌｐｈｏｔｏｇｒａｍ ｍｅｔｒｉｃｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎｓ (ＤＰＷ )ｈａｖｅｂｅｅｎｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｎｄａｐｐｌｉｅｄｉｎｔｏｐｒａｃｔｉｃａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ .Ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍｃａｎａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙ ｇｅｎｅｒａｔｅｄｉｇｉｔａｌｔｅｒｒａｉｎｍｏｄｅｌ(ＤＴＭ)ａｎｄｄｉｇｉｔａｌｏｒｔｈｏ＿ｉｍａｇｅ (ＤＯＭ ) ,ｂｕｔｔｈｅｒｅａｒｅｎｏｔａｎｙｓｙｓｔｅｍｓｗｈｉｃｈｃａｎａｕｔｏｍａ…     

Semiautomatic building extraction from stereo image pair based on lines grouping and least squares matching

The paper presents a general paradigm of semiautomatic building extraction from aerial stereo image pair. In the semiautomatic extraction system, the building model is defined by selected roof type through human-machine interface and input the approximation of area where the extracted building exists. Then under the knowledge of the roof type, low-level and mid-level processing including edge detection, straight line segments extraction and line segments grouping are used to establish the initial geometrical model of the roof-top. However, the initial geometrical model is not so accurate in geometry. To attain accurate results, a general least squares adjustment integrating the linear templates matching model with geometrical constraints in object-space is applied to refine the initial geometrical model. The adjustment model integrating the straight edge pattern and 3D constraints together is a well-studied optimal and anti-noise method. After gaining proper initial values, this adjustment model can flexibly process extraction of kinds of roof types by changing or assembling the geometrical constraints in object-space.     

线特征约束的建筑物密集匹配边缘全局优化方法

立体影像密集匹配技术常用固定窗口来寻找同名点,并根据同名光线对对相交的原理,计算出目标的三维信息,具有成本低、分辨率高、重建范围大等优势.但是,在建筑物边缘区域,由于遮挡等因素影响,固定匹配窗口的匹配精度往往较低,且会对建筑物边缘进行一定程度上的外扩.为了获取高精度的建筑物边缘重建结果,本文提出了一种基于线特征的建筑物...     

直线立体匹配中遮挡问题的解

遮挡会引起不同视角图像中特征间"一配多"和"多配多"的复杂对应关系,是特征立体匹配面临的主要难题之一。本文提出一个遮挡存在条件下直线特征间对应关系的求解模型,在此基础上实现了一种能够完整建立各种对应关系的直线立体匹配算法。     

Complex correspondences in straight line stereo matching

Partial occlusion and fragmented lines will result in the various cases of straight line correspondences, such as one-to-one, one-to-many or many-to-many ones. However, the complex correspondences, such as one-to-many and many-to-many ones, are usually ignored or cannot be established completely in the existing methods. Here, the essence of the complex correspondences will be analyzed. Based on the two characteristics of a straight line, which are introduced by regarding a straight line as a set of collinear points, the compatibility between the complex correspondences and the uniqueness constraint of point correspondence is proved and a new uniqueness constraint of correspondence for matching lines is proposed. Based on the analysis of the complex correspondences, a new concept of line feature group is defined to describe a set of integral correspondences among straight line features from different images and then a new algorithm for establishing all the correspondences completely is described simply. The experimental results with real stereo images illustrate that the complex correspondences among straight lines are actual cases and can be established effectively.     

多尺度边缘动态规划立体匹配算法

目前大多数立体匹配方法都是基于像素处理,而以面向对象的方式进行立体匹配则更加符合人类视觉习惯。该文提出一种面向对象的多尺度递进的立体匹配算法,实现由粗到细的快速立体匹配。首先对参考图进行粗分割获取目标对象,然后针对目标区域采用边缘线动态规划的方法获取视差,再根据精度需求进一步判断该目标是否需要细分以获取更加精细的视差,最后得到有效的视差图。实验证明,这种方法以目标区域为对象避免了从像素级逐一运算,不仅使处理速度加快,而且还能保持有效精度。