基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法

当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。     

光学卫星影像配准同名点快速提取方法

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.     

多源遥感影像配准中的SIFT特征匹配改进

针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。     

改进SIFT算法和NSCT相结合的遥感图像匹配算法

基于无下采样Contourlet变换(NSCT)在图像分解方面的优势,结合改进SIFT算法,提出了一种对遥感图像进行配准的方法。首先,使用NSCT将参考图像和待匹配图像进行分解,获取遥感图像的低频图像;其次,采用Canny边缘检测得到图像的边缘坐标点,与SIFT算法所获取的图像关键点的坐标比对,去除不稳定的响应点后,得到优化后的匹配点对;最后,对错误匹配点用RANSAC算法提纯。试验研究表明:本文算法可以减少使用单SIFT算法对遥感图像匹配的时间,提高匹配精度,可行且有效。     

多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法

在倾斜航空摄影测量中,倾斜影像间由于视角差异较大,具有较大几何变形,而具备仿射尺度不变性的ASIFT算法存在效率较低的问题,提出一种DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法。该方法通过利用影像的粗略外方位元素和测区的DEM数据,首先对倾斜影像进行仿射变换来减弱几何变形;然后通过SIFT特征匹配算法来获取同名点对,并使用RANSAC剔除误匹配;最后将同名点对根据单应矩阵反算回原影像,以基础矩阵估计法剔除误匹配,获得最终匹配点对。通过对多组数据进行实验,结果表明,该算法的计算效率较高,获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想。     

一种基于分块策略的SIFT特征快速提取与匹配方法

通过研究基于GPGPU的SIFT特征匹配,提出一种通过分块处理实现大面阵遥感影像快速匹配的方法。首先采用鲁棒性强的随机采样一致性算法来估计待匹配影像间的单应关系并剔除误匹配点;然后通过单应关系找到待匹配影像间的重叠区域,进而实现大面阵遥感影像的分块SIFT特征提取和匹配。试验证明该算法可较快提取相应航摄测区的同名像点,为后续进行的光束法区域网平差提供了鲁棒的数据源。     

基于NSCT和SURF的遥感图像匹配

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。     

局部单应约束的高精度图像自动配准方法

提出一种基于SIFT特征的抗差图像匹配算法。算法分为两个阶段:①初始匹配,综合利用SIFT特征匹配方法和基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)方法建立初始相关,并基于几何关系一致性检测剔除误匹配;②匹配传播,在初始相关的基础上,利用自适应NCC和局部单应约束进行匹配传播,迭代产生更多的匹配点并采用几何关系一致性检测剔除可能的误匹配。初始单应采用最小二乘匹配方法估计得到,并采用自适应NCC为其提供良好的初始值。与现有的基于SIFT特征的图像配准方法相比,算法在抗几何变形和配准精度等方面具有优越性。     

一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法

针对多源遥感影像间几何变形和灰度差异造成的匹配困难问题,提出一种结合SIFT和边缘信息的影像匹配方法。首先在高斯差分尺度空间进行特征点检测,并采用相位一致性提取可靠的边缘信息;然后结合改进的SIFT和形状上下文对特征点进行描述;最后将欧氏距离和χ2统计作为相似性测度获取同名点。相比于SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多的同名点。     

一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配算法

提出一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法.首先利用高分辨率光学遥感影像有理多项式模型(RFM)正解模型,通过迭代计算其反解模型,并将RFM反解模型与投影轨迹法结合提取特征点对应异源影像核线,通过核线检查与对比分析确定同名点搜索范围.然后在搜索范围内利用最小欧式距离准则提取初始同名点,最后采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果.试验结果表明,相对于传统的SIFT算法,本文方法通过对异源影像特征点构建核线几何约束和灰度分析进行匹配,可获取更好的匹配效率和精度.     

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。     

联合对数极坐标描述与位置尺度特征的无人机影像匹配算法

针对无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）影像提取的同名点数量较少,从而影响影像间位姿信息的计算,导致影像拼接错位、平差解算不严密甚至失败等问题,提出了一种联合对数极坐标描述与位置尺度特征的匹配算法。首先,建立高斯多尺度影像集合进行特征点提取;其次,采用对数极坐标进行描述子构建,建立适合UAV影像特征的描述子;然后,通过位置和尺度约束的距离匹配函数进行特征匹配;最后,通过模式搜索和快速样本共识方法剔除粗差后完成同名点提取。将四旋翼UAV获取的影像作为实验数据,与SIFT(scale invariant feature transform)算法和SAR-SIFT(synthetic aperture radar-SIFT)算法进行了影像匹配的对比实验。结果表明,所提算法可以较好地提取UAV影像的同名点对。     

利用改进的SIFT算法检测桥梁拉索表面缺陷

设计了一种分布式机器视觉检测系统对斜拉桥拉索表面的损伤缺陷进行自动无损检测。该系统采用4个CCD摄像头分布在拉索表面一周获取图像,一个缺陷有可能分布在几幅图像中。为了快速有效地获得完整的拉索表面缺陷,本文提出了改进的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法对缺陷图像进行自动拼接。首先,采用简洁有效的Harris算子提取特征点;然后,根据检测系统采集的缺陷图像的特点,简化SIFT算子的特征点主方向分配和匹配图像旋转等算法步骤,对特征点进行描述和匹配;最后,融合匹配图像,得到相对完整的缺陷图像。实验结果表明,利用改进的SIFT算法对拉索表面缺陷图像进行自动拼接,降低了算法的复杂度,提高了桥梁拉索表面缺陷检测的完整性。     

基于Harris角点和SIFT特征的近景影像匹配

针对近景影像匹配过程中误匹配率较大的情况,本文提出了一种基于Harris和SIFT特征的近景影像匹配方法。该方法首先提取Harris角点和SIFT特征,运用灰度相关系数和BBF-KD树方法将Harris角点和SIFT特征完成双向一致性匹配;然后,利用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向得到内点集A与B,将内点集A、B合并生成Delaunay同名三角网;最后,在同名三角形约束下通过缩小Harris特征点阈值T得到新内点集,实时插入同名三角网中,直到生成足够数量的内点。实验所得内点数分别与合并加密匹配前以及其他方法相比都有显著增多,结果表明对于视角、尺度、旋转、光照及噪音等条件发生变化的不同影像,本文提出的近景影像匹配方法能提高匹配率及匹配可靠性。     

多尺度引导滤波加权聚合的立体匹配算法

针对多尺度局部匹配中出现边缘信息被过度平滑导致误匹配的现象，该文利用图像多尺度信息，提出多尺度引导滤波加权聚合的立体匹配算法以提高匹配精度。在代价计算阶段，改进了Census方法，并结合图像多尺度特征信息，融合绝对差值算子和零均值归一化算子，获取稳定的初始匹配代价。在代价聚合阶段，根据图像多尺度信息构建多尺度模型，在多尺度模型中引入邻域方差，提高多尺度模型的边缘保持能力，提高视差图质量。实验结果表明，该文利用图像的多尺度信息可以更好地对图像特征进行匹配，相比单尺度引导滤波算法以及传统多尺度算法整体匹配精度有明显提高，且在非边缘区域视差过渡更加平滑，验证该文提出的多尺度立体匹配算法的可行性。     

利用Harris-Laplace和SIFT描述子进行低空遥感影像匹配

提出了基于Harris-Laplace和SIFT描述子的改进的特征匹配方法。在特征点检测阶段,采用Har-ris-Laplace算法检测出影像上的关键点,该关键点对光照变化、图像噪声和尺度变化具有不变性;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描述子对特征点进行描述;在特征点匹配阶段则利用BBF算法和RANSAC算法对特征点进行粗匹配和精匹配。实验结果表明,相对于基于SIFT的匹配方法,此算法在匹配速度相同的情况下,提高了匹配精度。     

低空无人机影像的快速拼接技术研究

对低空无人机影像的快速拼接技术进行研究,采用SIFT算法和SURF算法对尺度不变特征进行提取,根据特征描述符间的欧氏距离进行特征匹配,并使用RANSAC算法对匹配中产生的误匹配点对进行剔除,然后利用单应性矩阵实现无人机的影像拼接。实验结果表明,SIFT算法和SURF算法均能较好地对影像特征进行提取,SURF算法在效率上更优,RANSAC算法的剔除效果较好,能够得到良好的拼接影像。     

基于GA-SIFT算法的无人机航拍图像实时拼接

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。     

带匹配支持度的多源遥感影像SIFT匹配方法

通过将匹配支持度的相似性测度引入SIFT特征匹配算法,提出了一种能够应用于不同源遥感影像的自动匹配方法。首先,建立待匹配影像中特征点的SIFT特征描述符;然后,以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,挑选一定数量的距离最为接近的匹配点作为候选点;最后,分别计算候选匹配点间的匹配支持度,并通过松弛法剔除误匹配点以完成影像的自动匹配。实验结果表明,与传统的灰度匹配及经典的SIFT特征匹配相比,此算法可明显提高影像匹配的成功率和可靠性。