一种用于相机检校的黑白棋盘格角点提取算法

黑白棋盘格作为一种人造平面控制条件,是一种重要的相机标定的参考条件。本文基于其角点的对称性、尺度不变性和领域特性,提出了一种有效的角点提取算法;同时针对格网边缘的特性,提出了双边缘的匹配算法,以提取高精度的角点;使用不同型号的相机、不同棋盘格制设备进行试验表明,本文提出的算法是一种具有很强鲁棒性的黑白棋盘格角点提取算法,可以高精度地定位角点。     

融合多类特征的海岸带特殊纹理影像全自动配准

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。     

对比Harris算子和Susan算子的建筑物边界规则化方法

建筑物顶部边界的精确提取在建立数字城市等方面发挥着非常重要的作用。本文针对从遥感影像中粗提取的建筑物边界不规则的问题,结合Harris算子和Susan算子,提出了一种对粗提取后的建筑物边界进行规则化拟合的处理方法。首先对粗提取的建筑物顶部边界进行预处理以剔除噪声影响;然后分别使用Harris算法和Susan算法对预处理后的建筑物边界进行角点检测提取;最后对检测提取的边界角点进行点号排序和规则化拟合连接得到规则的建筑物边界。试验结果表明,通过该方法处理后的建筑物边界平滑且与其实际边界基本一致。     

基于黑白环扇圆盘的角点自动识别与排序

采用传统棋盘格进行相机标定时,标定模板旋转角度对角点排序带来较大的影响,针对此设计了一种黑白环扇圆盘标定模板,并提出了与该标定模板相应的角点识别和排序算法。新的标定模板设计中心圆为1/4缺口的黑色圆,以此来消除标定模板旋转给角点排序带来的影响。通过模板区域分割算法实现标定模板的提取;创建圆形检测器剔除Harris算法提取的伪角点;利用向量积和角点几何特性完成角点排序。实验结果表明:该标定模板及其角点识别与排序算法可以有效剔除伪角点,角点排序具有良好的旋转不变性,能够实现自动相机标定。     

基于无人机图像的密集匹配方法研究

本文提出了一种基于FAST算法的无人机图像密集匹配,使用FAST算法提取两图像的特征点,并使用归一化互相关算法实现两特征点点集的匹配,然后根据初匹配的结果采用RANSAC算法鲁棒地估算出基本矩阵和单应矩阵;采用极线约束和单应约束通过归一化互相关关系稳健匹配出所有点。实验表明,该密集匹配方法结果令人满意。     

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。     

相似像素的Harris角点检测改进算法

针对Harris算法提取的角点对尺度变化较敏感,且运行速度慢的问题,该文提出了一种基于相似像素的Harris角点检测改进算法。受SUSAN算法启发,改进算法首先计算目标像素8邻域内与之相似的像素数目,并据此筛选出候选角点;然后利用候选角点的相似像素数目改进角点响应函数;最后进行局部非极大抑制确定最终角点。实验结果表明,与Harris算法相比,改进算法所提取的角点位置更加准确,重复率较高,且角点检测时间仅为原算法的26.63%。本文所提算法提高了Harris算法的角点检测效率和稳定性。     

一种快速的无人机影像无缝拼接方法

本文针对传统的低空无人机影像拼接处理速度慢和几何精度低的问题,提出了一种快速的无人机影像无缝拼接方法:对输入的原始影像按一定尺度进行降采样,在降采样的影像上进行SURF特征提取和匹配,利用RANSAC方法估计初始的相对单应矩阵,然后用Levenberg-Marquardt方法精化单应矩阵,计算出初始的绝对单应矩阵后利用稀疏光束法平差估计出精确的单应矩阵,通过降采样影像与原始影像的单应关系传递单应矩阵到原始影像级,最后进行影像合成,形成整体拼接图。实验结果表明该方法可以有效地提高拼接速度,解决拼接错位问题。     

一种改进的透视不变匹配算法

针对透视尺度不变特征PSIFT匹配算法穷举采样带来模拟影像冗余、海量特征匹配造成计算效率低下等问题,提出一种改进的PSIFT算法。首先对待匹配影像进行透视模拟重采样,在模拟影像上提取SIFT特征并匹配,计算初始近似单应矩阵;然后利用近似单应矩阵对待匹配影像进行单应变换以消除部分透视变形,再次提取特征和匹配,并采用随机抽样一致(RANSAC)方法提纯粗匹配。实验结果表明,该算法计算效率高,对视角变化鲁棒,与PSIFT相比,匹配正确率是其2~5倍,计算速度快5~9倍。     

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.     

多景近景摄影测量的特征匹配

提出一种多景近景摄影测量图像特征点匹配算法,并在该算法的基础上形成构建近景图的图像匹配算法。此算法采用Harris角点提取算子等进行特征点提取,可为其分配特征描述符,并且比较各特征提取算子之间的精度。在进行相邻图片的特征比对时,提出一种特征索引算法,提高搜索效率。     

运动视频序列影像的自动配准

影像配准是运动视频处理应用中的关键技术,从计算机视觉角度出发提出了一种针对运动视频处理的自动影像配准方法.其主要思路可以归结为基于特征匹配的配准过程,具体分为3个方面:利用Harris算子检测角点特征;以互相关函数为测度对角点特征进行初步匹配,特别使用RANSAC拟合基础矩阵F的方法剔除匹配中的错误对应;利用得到的结果重新拟合配准模型进行重采样变换.最后进一步分析了此方法应用于具体运动视频处理时需要考虑的一些问题.     

多重约束条件下的影像直线匹配算法研究

针对直线匹配中“一配多”“多配多”难点问题,文章提出多重约束条件下的影像直线匹配算法.该方法利用直线邻域范围内的同名点计算每一个待匹配直线的单应性矩阵,然后利用单应矩阵将目标影像上待匹配直线映射到搜索影像,根据距离约束确定候选直线,依据直线段倾角相似度等约束再在候选直线中进一步确定可能的同名直线;并利用核线约束条件和灰度相似性约束确定最终的同名直线.最后分别采用无人机影像和UCX数字航空影像进行实验,验证了本文方法的有效性.     

宽基线立体影像Harris-Laplace特征的最小二乘匹配算法

针对宽基线立体影像匹配的困难,本文提出一种基于Harris-Laplace的最小二乘匹配算法.算法基于Harris-Laplace特征检测器获得精度较高的初始特征点,对初始特征点进行NCC匹配,并应用基本矩阵F与单应矩阵H估计剔除误匹配点对,采用距离加权最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留定位精度较高的原始Harri...     

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     

一种无人机影像分块的亚像素角点快速检测算法

为满足无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)影像角点快速检测的需要,针对Harris角点检测算法提取的角点是像素级的、且存在定位不精确和计算效率低的问题,提出了一种改进的、适用于无人机影像的角点检测算法.该算法首先根据最近邻域和对角邻域方向相似像素点特征数目初步筛选角点;然后对无人机影像进行分块处理,进行Harris自适应角点检测;最后,利用加权最小二乘欧几里德距离实现了亚像素角点的快速精确定位.实验验证了该算法的有效性和可行性,所检测的角点分布均匀,显著提高了角点检测速度.     

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。     

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。     

计算机兵棋棋盘中投影变形及坐标转换问题研究

兵棋是对作战过程进行逻辑推演研究和评估的军事科学工具,其三大组成要素包括棋盘、棋子和规则。棋盘的经典样式就是六角格兵棋棋盘,计算机兵棋中也常采用六角格棋盘描述战场地形环境,而棋盘的投影变形和坐标转换分别是制约兵棋推演可信度和推演效率的重要因素。首先分析了棋盘所用投影方式的变形规律,提出了个体值法和平均值法对变形进行修正;然后针对经纬度坐标和六角格编码的转换,提出了直接转换和间接转换两种方法,分析其基本转换原理,并给出了坐标转换公式;最后通过实验对所述方法进行验证,结果证实平均值法对于修正投影变形具有很好的实用性,且间接坐标转换法具有更高的转换效率。