一种结合拓扑信息和SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法

基于单一特征的匹配办法在多源遥感影像匹配中往往不适用的问题,提出了一种结合拓扑信息和SIFT特征的自动多源遥感影像匹配方法。该方法首先在两幅影像中使用SIFT算法在尺度空间上提取特征向量,其次对这些特征点使用最近邻提取1：N的多个可能的匹配点对,然后结合位置信息和拓扑信息对这些可能的匹配点对进行剔除,并使用RANSAC方法剔除粗差,最终得到同名匹配点。试验结果表明,相比于计算机视觉领域常用的SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多正确的同名点。     

倾斜立体影像的Shi-Tomasi特征匹配

针对倾斜影像畸变大的现象,提出一种适用于倾斜立体影像匹配的方法。首先采用基于SIFT算法的匹配点对消除影像间的射影失真;然后提取Shi-Tomasi特征并采用多窗口的归一化互相关系数(NCC)计算相似性测度,获得稳定的匹配点对;最后使用两组倾斜影像将该算法同SIFT算法和ASIFT算法进行综合对比分析。实验结果表明,所提算法在正确匹配点对数量、匹配点对分布及匹配精度上均优于其他两种算法。     

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。     

利用特征组合检测算法的无人机遥感影像匹配研究

影像匹配是无人机遥感影像拼接和三维建模的基础和关键步骤。结合不同算法的优势,本文提出一种基于特征组合与RANSAC算法的无人机遥感影像匹配方法。该匹配方法首先采用AKAZE算法检测影像的特征点,然后利用SIFT描述符描述特征向量并获取特征点的主方向,最后基于单映射变换矩阵的RANSAC算法进行精准匹配。本文对基于特征组合与RANSAC算法的匹配效果进行了试验对比分析,试验结果表明：与常用匹配方法的匹配效果相比,本文的匹配方法继承了AKAZE算法的快速匹配能力,匹配总耗时介于AKAZE算法和SIFT算法之间,约为BRISK算法匹配耗时的20%;同时,该匹配方法继承了SIFT算法的多匹配点对性能,从整体匹配效果来看,本文的匹配方法优于AKAZE、SIFT、BRISK算法。     

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。     

几何约束条件下的SIFT倾斜影像匹配

针对倾斜摄影包含多个视角的影像因而使不同视角之间的影像具有较大的仿射畸变的问题,提出了一种基于几何约束和SIFT的倾斜影像匹配算法。首先根据POS值对所有的倾斜影像进行畸变校正,然后利用SIFT GPU对所有影像进行匹配。对于整个测区的影像,首先根据POS值获取影像间的拓扑关系,其次是影像之间的两两匹配,最终完成特征点追踪,生成光束法平差所需的同名点对。试验结果表明,该算法在效率、精度及匹配点数量上都可以很好地满足后续的光束法平差。     

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SURF算法的无人机遥感影像拼接技术

在影像匹配的研究上,SIFT算法在特征匹配方面的应用一直是国内外学者关注的热点之一。最近几年,有研究者提出了SURF算法,该算法是在SIFT算法基础上作了一些改进后得到的新算法。为了比较这两种算法在影像特征点提取上的优劣性,本文开发了相应的软件程序,并采用无人机遥感影像数据进行了算法的实例验证。发现相比于SIFT算法,SURF算法在影像特征点提取中无论是运算速度还是提取的特征点数量都有较大进步。基于此将SURF算法应用到无人机遥感影像拼接中,并通过高斯滤波对拼接影像进行平滑处理,获得了令人满意的拼接影像。     

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。     

基于可变阈值SIFT算法匹配无人机影像的研究

针对无人机重量轻、稳定性差,所拍摄的数字影像存在重叠度不规则、旋转尺度大,造成影像匹配处理具有一定难度的问题, SIFT匹配算法具有尺度不变性、旋转不变性等特征。本文扩大了检测性范围,SIFT算子维度从128维降低到32维,采用自适性阈值对算法进行改进。改进前后的算法对两组重叠影像进行试验研究,在影像特征点提取数量、匹配效果、匹配时间之间进行对比分析。实验结果表明,对于旋转不稳定性的无人机数字影像,扩大检测范围并采用自适性阈值的SIFT算法更具有优势,可获得更优的影像匹配效果。