NOAA／AVHRR影像特征匹配

为实现全球环境实时、动态监测的需要,选用Ｆｏｒｓｔｎｅｒ特征匹配理论对ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ影像进行匹配试验。Ｆｏｒｓｔｎｅｒ特征提取之前,先根据熵的理论对影像进行预处理．特征提取工作量可减少到１０％～２０％。特征提取后的共轭影像,根据相似性尺度可建立一个可能的同名点匹配点表,再根据一致性尺度,采用Ｒｏｂｕｓｔ稳健估计剔除错匹配的点对,即可建立两幅影像的最终匹配点对。匹配结果表明,通过阈值的设置,可以在ＡＶＨＲＲ多时相影像上提取足够数量的匹配点对,在行、列方向上平均误差约为０．６像素和０．３像素。     

低空无人机影像匹配流程设计的优化

针对低空无人机倾斜摄影影像匹配精度不高的问题,提出了以SIFT-BRISK算子为基础的影像匹配工作流程。首先,为相邻影像同步建立多尺度影像空间,在不同尺度上检测极值点;然后,根据三维二次函数剔除边缘极值点,确定为影像的匹配点;最后,按照高斯滤波理论,对每个匹配点进行描述,相邻影像各自生成各自的匹配点集合,当两影像匹配点描述相同时,则实现特征点匹配,进而实现相邻影像的高精度匹配。在三维倾斜摄影场景项目中,此方法有效地降低了匹配错误率,提升了匹配效果。     

Wallis滤波在影像匹配中的应用

介绍了Ｗａｌｌｉｓ滤波器的基本原理和特性,将其应用于影像点特征提取和影像匹配,并列出部分结果。     

联系参数函数不独立扩建网极大验后估计的方并分量估计公式

扩建网极大验后估计模型蕴含联系参数Ｘ２＇和扩建网观测量Ｌ２两个方差分量。将联系参数分解成函数不独立部分和函数独立部分,根据限制条件求出函数不独立部分代入扩建网观测方程消去不独立部分联系参数,推导了联系参数函数不独立扩建网极大验后估计的Ｈｅｌｍｅｒｔ型、Ｗｅｌｓｃｈ型和Ｆｏｒｓｔｎｅｒ型方差分量估计。     

多尺度联合特征点检测和描述网络

针对影像视角、光照或尺度变化较大,目前常用特征提取算法匹配效果不理想的问题,提出一种用于联合检测特征点和提取特征描述子的多尺度网络,在特征点检测和描述中融入多尺度信息,提升特征点的鲁棒性。通过在影像数据上对该算法进行实验验证,发现该算法可以有效提高特征点的可重复性以及特征描述子的辨识力,从而提升匹配精度,并且可以得到更准确的单应估计结果。     

一种基于SiftGPU的遥感影像匹配方法

针对已有的遥感影像匹配方法难以同时满足高精度、可靠性和高效率要求的问题,该文提出一种基于分块策略的尺度不变特征变换快速匹配方法。首先对两幅待匹配影像进行分块,根据影像的坐标信息建立参考影像与搜索影像上每个分块的对应关系,并进行量化级数转换;然后对每一对分块影像采用尺度不变特征变换算子进行匹配,同时采用GPU进行加速;最后对得到的所有匹配点进行误匹配点剔除。为验证该方法的有效性,采用经过正射纠正的ALOS影像和经过传感器校正的资源三号正视影像进行匹配实验。实验结果表明,该方法能够得到较多高精度的同名点,并且能在短时间内完成大数据量的处理。     

利用物体结构信息进行影像线特征关系匹配

针对影像线特征匹配的复杂性,给出了根据物体结构信息,将影像匹配问题转化为确定图同构问题的匹配策略。首先,利用影像特征提取获得的点、线特征建立描述物体结构信息的关系表,通过对左右不同影像的图形进行区域分割获得候选面特征,利用矢量数据拓扑关系的自动建立算法得出左右影像关联图的弧段-多边形拓扑文件。然后,根据基匹配及拓扑关系表,利用图深度遍历的方法进行匹配传递,按面、线、点的顺序完成不同影像间对应物体同名线的匹配。由于关系表的一致性表明了物体构成特征要素的一致性,可使整个影像的匹配搜索范围变小,从而提高影像匹配的准确性与匹配速度。     

多基准点和基准方向的面阵与线阵影像匹配方法

针对面阵影像与线阵影像之间存在的尺度、旋转等几何差异所导致的难以高效获得稳定可靠匹配点问题,该文提出了一种稳健的面阵影像与线阵影像匹配方法。算法分为3个阶段:(1)对影像进行尺度、旋转预处理,消除影像间的尺度和旋转差异;(2)用Harris算子提取特征点,进行逐层金字塔匹配,在最底层影像上进行最小二乘匹配获取精匹配点,利用随机抽样一致算法获取准确性较高的匹配点;(3)对准确性较高的匹配点分区,构建4块匹配区域,根据每块区域的匹配点计算重心,以此4块区域的重心作为匹配基准点和基准方向,重约束初始匹配结果。通过多组面阵影像与线阵影像数据实验结果,验证了该方法的可行性和有效性,可为后续空中三角测量及相关应用提供可靠的匹配点。     

无人机遥感影像匹配中的优化SIFT-OCT算法

针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法在高分辨率影像中检测特征点数量多、匹配效率低、无法快速对无人机低空遥感影像进行特征匹配的问题,该文优化SIFT-OCT算法的特征检测、特征匹配方法,主动放弃第一组尺度空间进行特征检测,并采用影像分块的方法加快检测过程;在特征匹配阶段,提出相似性系数进行匹配点对二次筛选,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算透视变换模型参数进行精匹配.选取同一无人机序列影像中的4组不同地物类型的影像进行对比验证实验,结果表明,优化SIFT-OCT算法极大地限制特征提取数量,提高影像匹配效率,适合无人机低空遥感影像匹配.     

运用SI-Harris算子提取遥感图像点特征

推导了SI-Harris算子(尺度不变Harris算子)的理论公式,并将其应用于遥感图像的点特征提取。重点对Harris算子与SI-Harris算子在不同空间分辨率遥感图像上的点特征提取进行实验比较,利用"重复率"指标对实验结果进行定量评价。实验表明:SI-Harris算子"重复率"较Harris算子有明显提升,可用于不同空间分辨率遥感图像的点特征提取,进而可服务于不同空间分辨率遥感图像的匹配。     

一种高分辨率光学卫星遥感影像直线匹配算法

高分辨率光学卫星遥感影像直线自动匹配算法的具体流程包括:进行影像尺度调整,对影像进行边缘提取,采用Hough变换提取直线;同时基于直线几何特征和灰度特征提取同名直线,利用Hough变换模型,将线转换为参数空间中的点,并建立转换模型;最后采用RANSAC算法剔除错误同名直线,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,本文提出的算法能显著提高影像同名直线提取的数量和精度,特别是对异源影像具有抗噪能力强、鲁棒性好等特点。     

无人机航摄影像的RANSAC自动定向方法研究

针对无人机在区域范围拍摄的低空遥感影像数量多,且相邻影像间存在旋转、尺度变化大等导致的立体定向困难问题,本文提出一种适用于无人机影像自动相对定向及模型连接的流程。即利用SURF算法对区域无人机影像进行特征提取后,连续相对定向及模型连接过程使用结合相对定向模型的RANSAC算法去除错匹配点,并针对RANSAC算法选取样本匹配点对容易陷入局部最优问题进行改进,提高了结果精度。     

基于关系数据库的地形图符号库的设计

根据地形图符号的特点，给出了地形图符号的分类和定义，并根据地形图符号的构造函数设计了基于关系数据库的地形图符号库。点线面符号均采用关系数据库的记录描述，从而使得符号的配置独立于具体的符号和图形，同一程序基本上可完成所有符号的绘制，方便了符号库的维护和更新，本符号库以ＡｕｔｏＣＡＤ Ｆｏｒ Ｗｉｎｄｏｗｓ作为图形环境，用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋作为开发工具开发。     

一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法

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。     

融合飞控传感器的无人机影像匹配方法

在拒止环境下无人机视觉定位问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)具有高效、快速、稳定的特点,因而可以作为无人机实时影像与基准图匹配算法。本文针对传统ORB算法不具备尺度不变性,且在特征提取过程中存在特征点分布不均匀的问题,提出一种结合飞控传感器的无人机影像匹配方法。利用气压计与加速计经扩展卡尔曼滤波计算后的高度,通过双性线插值法定量改善无人机实时影像尺度,减少了ORB算法中构建影像金字塔所造成的系统开销,通过四叉树算法对提取的特征点均匀化,最后采用网格运动统计(Grid-based Motion Statistics, GMS)算法进行初次误匹配点剔除,再用随机抽样一致算法(RANSAC)筛选精确匹配点。实验结果表明,本文方法能够有效地减少无人机实时影像与基准图匹配时间,同时可以获得均匀的匹配点对,保持较高的匹配正确率。     

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。     

基于SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法

本文提出一种基于SIFT特征的不同源遥感影像自动匹配方法。首先利用Harris算子结合SIFT特征提取影像上均匀分布的特征点,建立高维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,实施两种不同源遥感影像的特征匹配;最后将SIFT特征匹配结果作为初始值,采用将搜索范围扩大到尺度空间后的改进最小二乘影像匹配方法对SIFT特征匹配获得的同名像点进行精匹配。经对同一地区SPOT-5 HRG全色影像与航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。     

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。     

SIFT和相关系数在嫦娥一号月球影像匹配中的应用

SIFT算法具有较强的匹配能力,能够处理两幅影像之间在发生平移、尺度、旋转、光照、视角等变化的情况下的匹配问题.利用SIFT算法进行影像匹配,根据匹配点计算两幅影像之间的仿射参数,将左影像上的格网映射到右影像作为初始点,然后使用相关系数测度在右影像上初始点邻域范围搜索匹配点.实验结果表明,该方法能够得到很好的匹配效果.     

基于邻域投票和Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配

文中提出一种基于邻域投票和改进的Harris-SIFT特征的低空遥感影像匹配方法。首先用NMS算法提取多尺度的Harris-SIFT特征并对其进行方向描述,然后根据最近邻与次近邻特征点距离之比确定初始匹配点对,最后通过近邻域选择投票的方法剔除候选点中的虚假匹配点,进而实现低空遥感影像的配准。实验表明该算法在获得充足匹配点且保证匹配精度的同时,明显提高影像匹配的效率。