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SIFT的无人机遥感影像匹配算法研究

无人机遥感影像存在像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则且倾角过大等问题,传统的灰度匹配很难胜任无人机遥感影像的匹配。SIFT特征具有旋转、微小仿射的不变性。本文分析SIFT特征的优点,指出其存在的问题,结合灰度匹配、最小二乘匹配及影像金字塔策略,提出了一套适合无人机遥感影像的匹配算法流程。     

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。     

SIFT特征算子在低空遥感影像全自动匹配中的应用

低空遥感影像由于其飞行平台的不稳定性,影像间旋偏角和比例尺差异较大,因此常用的基于区域灰度的匹配方法很难获得令人满意的匹配结果,甚至无法进行匹配。本文针对低空遥感影像的特点,介绍了基于SIFT算子的特征匹配原理及其在低空遥感影像全自动匹配中的应用。试验结果表明,利用核线约束进行SIFT特征匹配,其速度和精度能够满足低空遥感影像的应用需求。     

一种改进的多源遥感影像SIFT算法匹配策略

传统SIFT算法在遥感影像中相似性场景大量存在的情况下呈现出匹配效率低的问题。文中提出对传统SIFT算法匹配策略进行改进,其步骤包括:首先在初匹配阶段,利用建立金字塔影像匹配的方式确定影像间的几何关系模型;其次,利用该几何关系模型对初始影像进行约束匹配;最后利用RANSAC模型剔除误匹配点。通过相似性场景影像匹配实验可以表明,与传统SIFT算法相比,本方法具有明显的匹配效率和精度优势。     

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。     

基于SIFT算法的无人机航空遥感影像匹配

当无人机低空飞行获取高分辨率遥感影像时,由于不同摄站点拍摄角度不同,使得建筑物等凸出地面的物体在立体像对上成像时产生投影差,导致物体成像几何形状发生畸变并且出现地面高层建筑物之间遮挡现象严重的问题,从而导致匹配困难,成为影响无人机航空遥感影像匹配质量的主要因素.本文采用对旋转、遮挡、缩放、图像局部灰度变化等都具有较强的稳定性的SIFT算法来进行匹配,并取得了很好的效果.     

SIFT特征匹配旋转补偿的影像匹配方法

本文针对较大旋转角度影像的匹配问题,提出一种基于SIFT特征匹配旋转补偿的影像匹配方法.即采用SIFT特征匹配方法估计影像问的旋转角度,对匹配窗口影像进行旋转补偿,最后采用带核线几何约束条件的相关系数法寻找同名点.在每层金字塔,采用带模型连接条件的相对定向来删除错误匹配点.通过对一组实际航摄影像进行试验,验证了所提出方...     

基于改进的SIFT算法的异源影像匹配

由于异源遥感影像之间灰度信息、比例尺差别大,甚至还存在较大旋转,采用传统匹配算法难以进行匹配。因此引入计算机视觉中应用广泛的SIFT算法对其进行匹配,结果表明,此算法稳定性高,可靠性强,速度快,对异源遥感影像在不同的变形、光照变化和分辨率下具有较好的匹配结果。     

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。     

结合全局信息描述子的局部特征匹配算法

针对影像间存在相似性场景时容易出现误匹配的问题,该文提出了局部DAISY描述子与全局纹理信息相结合的算法。详细论述了DAISY描述子和全局纹理的生成过程。该算法首先提取SIFT特征;然后计算特征点的DAISY描述子与全局描述子,获得结合全局信息的DAISY描述子;最后采用卡方统计量作为度量函数进行特征描述子的匹配。实验结果表明,该文算法能得到较好的匹配结果。但是该算法在大角度旋转情况下误匹配率较大。     

基于特征点的影像匹配方法探讨

基于特征点的图像匹配方法是高精度、快速有效和适用性广的匹配算法,它包括特征提取和特征匹配2个步骤。本文在对这一问题进行研究分析的基础上,对相关文献进行综述,介绍并分析了几种典型特征点提取算子的原理和优缺点,为不同应用目的的特征点提取方法选取提供借鉴;特征匹配方面总结了基于特征点匹配的常用方法,就SIFT这一热点做了详细介绍,并进行了实验;最后对匹配中有待进一步研究的问题给出了意见。     

无人机影像匹配中尺度不变特征应用改进

针对尺度不变特征变换算法用于无人机影像匹配中存在匹配效率低下,误匹配较多等问题,该文提出一种特征点提取优化算法,并改进了特征点匹配策略。通过将原始影像划分格网,依据每个格网影像信息熵的大小来合理分配各格网中特征点数量,实现了基于纹理信息丰富程度的特征点均匀分布;基于Harris兴趣值进行筛选,保留了适合于摄影测量的特征点;采用一种多层次自适应的匹配策略,在尽可能保留正确匹配的同时提高了匹配正确率。基于一对由小型无人机拍摄影像的实验结果表明,所提方法在大量减少SIFT特征点的同时,保证较高的正确率,增加了匹配点的精度,且提高了算法效率。     

航空影像自动化镶嵌及几何纠正

针对传统空三与正射纠正对航空摄影要求高,侧重于精度与质量,自动化程度低、处理速度慢,无法满足(无人机)航空影像应急、救灾应用问题,该文提出了一套基于尺度不变特征转换的航空影像镶嵌和纠正的自动化解决方案。应用尺度不变特征转换算法实现航空影像的特征自动提取,并通过K-D树最近邻搜索算法进行尺度不变特征转换特征的自动匹配,根据匹配的尺度不变特征转换计算出变换矩阵,通过矩阵变换和融合算法将相邻影像进行镶嵌,再用多项式模型对得到的镶嵌影像进行整体几何纠正,最终获取摄区正射影像。在Opencv和ArcGIS平台的基础上将整个正射影像制作过程开发成了一个正射影像制作系统,并且采用实际的航拍数据对算法实现效果进行了验证。实验表明,该方法可行,可提高航空正射影像的生产效率,具有生产实际意义。     

利用改进的DCCD和SIFT描述符的影像匹配方法

提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector, )和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,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描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。     

利用SIFT和静态小波变换的遥感影像配准方法

本文首先利用静态小波变换对影像进行多层分解,在其低频子影像上利用SIFT提取特征点集;之后,通过统计不同阀值下的匹配点集精度和数量信息,利用多项式拟合的方法自动建立约束条件,并以此约束条件自动校正控制点集以得到数量可观且高精度的控制点集.试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像配准控制点自动提取方法.