利用摄影基线改进SIFT算法

影像匹配是利用航空影像获取同名点和DEM的关键技术之一,而大倾斜影像的匹配问题也是目前匹配技术发展的难点。针对这一问题,本文研究了SIFT和ASIFT算法,并基于航空影像之间的摄影基线对ASIFT算法进行了改进,在成像模型中加入倾斜角度和平移变量,在一定程度上解决了大倾斜航空影像的自动匹配问题,并给出了试验结果。     

多种点特征的影像匹配质量比较

针对摄影测量中空中三角测量对匹配点的质量需求,提出了几种评价航空影像匹配质量的指标。并依此指标从效率、精度以及稳定性三个方面实验分析了几种常用的点特征匹配算子的匹配效果。本文首先简要介绍了几种点特征匹配算子的基本原理,然后给出了几种评价影像匹配质量的指标,最后通过使用一组航空影像实验比较了这几种常见的点特征影像匹配算子的匹配效果。     

一种适合航空影像的直线匹配方法

针对航空影像中高程变化对视差影响较大,而传统的单应矩阵与几何约束未考虑视差影响的问题,该文提出了一种适合航空影像的直线匹配方法。首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法进行特征匹配,并计算立体影像间的基础矩阵,通过核线纠正消除其上下视差;然后计算影像间的单应矩阵,并对Hough变换提取的直线段进行变换,最终通过直线段间的端点距离作为约束条件实现了直线匹配。采用多组航空影像开展了实验,结果表明:针对航空影像中高程变化较大的区域,提出的方法可以减少视差的影响,匹配效果优于传统单应矩阵与几何约束的方法,且匹配可靠性高。     

基于边缘梯度投影图的航空影像初始视差确定

通过对航空立体像对及其边缘影像的分析,提出了一种新的航空影像初始视差的确定方法。试验表明,该算法能准确地确定纹理单一、影像对比度小的航空立体影像对的初始视差,可明显提高影像匹配的精度和可靠性。     

航空摄影立体像对的全自动影像匹配

在原始影像立体像对的基础上,实现DEM的全自动提取是"数字摄影测量”的最重要的技术,是"摄影测量”对"数字地球”科学体系的最大贡献.DEM全自动提取的关键技术就是立体像对的全自动影像匹配.作者经过多年的实践,分别实现了航空影像立体像对的全自动影像匹配和航天影像立体像对的全自动影像匹配.从自动内定向、自动相对定向、全数字影像匹配等3个子过程论述了实现航空影像DEM全自动提取技术的全过程,并且给出了试验的结果和分析.     

基于几何约束与局部描述的航空影像直线匹配

针对航空影像场景复杂,干扰直线匹配的不确定因素较多的问题,本文提出了基于几何编组与局部均值标准差直线描述符(MSLD)的直线匹配算法。首先,利用直线检测器(LSD)获得影像的直线特征信息,将直线与直线间的几何特征作为约束条件进行编组,获得两幅航空影像的直线对;其次,运用核线约束确定候选直线对,并依次构建参考与候选直线对的支持区域,利用仿射不变性统一支持区域的大小,借助MSLD进行直线对外观的局部描述;然后,结合欧氏距离与最邻近比值计算航空影像中直线描述符间的相似性,进而确定匹配结果;最后,结合共线约束完成对匹配结果的检核,获取精确的同名直线。试验选择不同场景类型变换下的航空影像数据,结果证明了本文算法可以较好地应对航空影像直线匹配效果不佳的现象。     

航空摄影立体像对的全自动影像匹配

在原始影像立体像对的基础上,实现ＤＥＭ的全自动提取是“数字摄影测量”的最重要的技术,是“摄影测量”对“数字地球”科学体系的最大贡献。ＤＥＭ全自动提取的关键技术就是立体像对的全自动影像匹配。作者过多年的实践,分别实现了航空影像立体像对的全自动影像匹配和航天影像立体对的全自动影像匹配。从自动内定向,自动相对定向、全数字影像匹配等３个子过程论述了实现航空影像ＤＥＭ全自动提取技术的全过程,并且给出了试验的     

基于流形学习的航空影像匹配方法研究

提出了一种基于流形学习的航空影像匹配方法。该方法利用同一幅影像中特征点之间的空间结构和不同影像中特征点之间的相似性作为特征点映射的约束条件,利用流形学习方法对影像的特征点进行映射,将所有影像的特征点映射到同一空间后采用最小距离方法进行特征点的匹配。利用实际的航空影像进行实验,与SIFT方法、SVD-LLE方法进行综合分析,结果表明本文方法在匹配性能方面具有明显的优越性,并且能够同时获得多幅影像之间的匹配关系。     

移动高程平面约束的多视影像特征点匹配

针对影像匹配中由于重复纹理和遮挡导致的不确定性问题,提出移动高程平面约束的多视影像特征点匹配方法。该方法将多视影像上提取的特征点投影到不同高程的物方格网平面,利用平面上格网单元来约束候选同名特征点,对多视影像进行选择性匹配,避免部分影像遮挡对匹配的影响。实验选取UCX(UltraCamX)数字航空影像进行匹配,取得可靠的匹配结果,从而验证了本文方法的有效性。     

Voronoi图在无人机航空影像匹配中的应用

提出了顾及无人机航空影像地面覆盖范围的影像空间位置Voronoi图的生成方法,利用基于局部特征不变算子在多视影像匹配过程的可传递特性,使用影像的Voronoi图邻域关系开展多视影像的匹配,既保证了多视影像间匹配点的重叠度,又提高了多视影像间的匹配速度。     

Improving Geocoding Match Rates with Spatially‐Varying Block Metrics

Address ranges used in linear interpolation geocoding often have errors and omissions that result in input address numbers falling outside of known address ranges. Geocoding systems may match these input addresses to the closest available nearby address range and assign low confidence values (match scores) to increase match rates, but little is published describing the matching or scoring techniques used in these systems. This article sheds light on these practices by investigating the need for, technical approaches to, and utility of nearby matching methods used to increase match rates in geocode data. The scope of the problem is motivated by an analysis of a commonly used health dataset. The technical approach of a geocoding system that includes a nearby matching approach is described along with a method for scoring candidates based on spatially‐varying neighborhoods. This method, termed dynamic nearby reference feature scoring, identifies, scores, ranks, and returns the most probable candidate to which the input address feature belongs or is spatially near. This approach is evaluated against commercial systems to assess its effectiveness and resulting spatial accuracy. Results indicate this approach is viable for improving match rates while maintaining acceptable levels of spatial accuracy.     

割线中点距离的面要素匹配算法

针对面要素图幅接边中出现的由于端点距离计算量大导致程序效率低的问题,该文提出了一种基于割线中点距离匹配的边界匹配方法。该算法通过获取面要素与边界线重叠的各线段的中点,对各中点进行距离匹配,从而完成面要素各段割线的匹配与割线端点的匹配。通过对割线中点的匹配,减少面要素匹配中需要匹配的点,达到节省时间的目的。通过面要素匹配实验证明:该算法可以在确保匹配准确性的情况下有效缩短面要素边界匹配的时间。     

运动平滑与核线约束的特征匹配提纯算法

针对基于最近邻距离比率约束和几何条件约束的影像特征匹配方法,在处理重复纹理影像以及视角和尺度变化大的宽基线影像时,存在匹配正确率低和匹配点对数量少的问题,设计了结合运动平滑约束与核线约束的AKAZE特征匹配提纯算法。①为提高影像特征的不变性、显著性和时效性,采用AKAZE算子提取影像特征,经暴力匹配快速构建初始匹配集;②基于网格运动统计区分真假匹配,剔除不能满足运动平滑约束的匹配点对;③为消除局部相似特征引起的误匹配,采用核线约束提高匹配纯度。实验结果表明:所提算法实现了重复纹理影像、倾斜影像和宽基线影像同名点对的高精度匹配,增加了匹配点对数量,拓展了特征匹配的适用范围。     

三线阵影像多视匹配AMMGC优化模型

数字摄影测量中单立体影像匹配可能获取"病态解",匹配可靠性低、成功率不高,限制后续产品生产。在ADS40物方多视匹配模型基础上,给出了像方多视匹配AMMGC模型,该模型综合利用多张影像信息,减小信息盲区,获取匹配点的"确定解"。AMMGC模型利用匹配检查策略检验匹配结果,通过自适应窗口变换策略选取最佳大小与形状的匹配窗口,进一步提高匹配精度与成功率。实验结果表明:该模型匹配成功率高,能够可靠匹配相似特征点和地表不连续特征点,具有较强的实用性。     

基于深度卷积特征的影像关系表创建方法

在从运动恢复结构（structure from motion,SfM）的过程中,无序影像间的匹配非常耗时,一方面受制于特征匹配本身,另一方面受制于大量的图像间匹配,其计算复杂度为O（n²）。为减少匹配次数,本文提出基于深度卷积特征（deep convolution feature,DCF）的影像关系表创建方法。首先利用在ImageNet上训练好的VGG-16卷积神经网络提取影像的卷积层特征图,然后对特征图进行和池化操作,最后将该向量归一化,作为图像的特征。通过向量点乘,计算数据集中的每张影像和其余所有影像的相似度,选取相似度最大的10张影像作为影像的潜在匹配像对,并由此构建影像关系表。结果表明,本文提出的DCF能够有效的创建影像关系表,找出潜在匹配像对。在Urban和South Building数据集上,基于DCF创建的关系表匹配的SfM重建的结果和穷举匹配的重建结果基本一致,但匹配次数分别减少97.4%和92.1%。同时基于DCF创建的关系表优于主流ORB-SLAM2系统中的DBoW3创建的关系表。     

倾斜影像自适应初始物方面元优化匹配算法

采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。     

基于像方特征点的多视影像最小二乘匹配

为了能得到更精确的影像初始值,进行高精度的影像匹配,本文分别选取了两种物方多视匹配模型和不同匹配策略、不同约束条件下的影像粗匹配结果作为初始值进行最小二乘精匹配。实验结果表明物方匹配模型可以提供很精确的初始值,而金字塔、视差和共线方程共同约束下的最小二乘匹配精度更高,可靠性、鲁棒性及稳定性更好,验证了结合合理的匹配策略和约束方法的最小二乘优化可以将匹配精度达到1／10000精度。     

基于本质矩阵的无人机影像精确匹配

无人机影像以其低成本、获取容易、信息量大等优点得到了广泛的应用。影像匹配是影像数据处理的重要环节,常用影像匹配的方法存在误匹配多或剔除大量正确匹配的问题。LMedS算法比其他稳健方法更严格,"5点算法"得到的本质矩阵可用于匹配点对共面的场景。本文使用LMedS算法结合"5点算法"求解本质矩阵作为剔除误差的模型,同时利用ORB算法提取速度快的特点,构建了一种精准同时兼顾了效率的匹配方法。本文对该算法开展了试验研究,并与其他常规算法进行比较。试验结果表明,本文算法保留的匹配点数数量多,分布较均匀,适用于多种场景,是一种有效、快速精准的影像匹配算法。     

基于提升小波的影像变换与匹配

从第二代小波即小波提升方法出发,研究了一种反对称小波的影像变换算法、导出了其更新函数,并与线性提升算法进行了比较,结果表明,该算法不仅具有在位计算的特性,而且能够更好地突出影像边缘特征,为影像匹配提供了丰富的信息。在实时影像匹配中,同时采用了低频信息和高频分量,构成了多窗口匹配算法,试验证明,该算法能够提高匹配的效率和可靠性。     

渐进式异源光学卫星影像SIFT匹配方法

针对异源光学卫星影像SIFT算法匹配率低的问题,论文基于SIFT匹配方法,以特征点相对主方向、相对尺度为约束条件提取初始匹配点,并利用初始匹配点构建Delaunay三角网,采用点扩散方式来获取局部几何约束模型,基于特征点主方向约束、特征向量欧氏距离及局部RANSAC误差剔除方法渐进式地实现了对异源光学卫星影像的高精度匹配。与其它匹配算法对比实验结果表明,在异源影像存在较大尺度、旋转差异的情况下,论文算法具有匹配数量大、精度高的优势。