POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法

针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据POS数据估计像对间的核线关系;然后在核线约束下,以描述子间的欧氏距离为相似性测度,实现特征点的高效稳健匹配;最后采用RANSAC算法剔除误匹配。通过对两组倾斜影像做匹配试验验证了本文方法的可行性。     

改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法

针对倾斜无人机影像间存在较大的视角、几何形变导致的难以高效获得可靠同名点问题,提出改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法.算法分为3个阶段:①利用POS数据及公开的SRTM辅助数据对影像进行近似正射纠正消除影像几何形变;②对重叠区域的影像进行均匀分块,根据影像块的信息熵来合理分配各影像块的特征点数,利用Harris算子提取均匀分布的特征点,采用SIFT描述子计算特征向量;③利用多层次约束的匹配策略,在保证匹配正确率的前提下尽可能提高计算效率.通过多组实验分析,结果表明该算法获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想.     

抗视差的宽基线弱纹理影像自动拼接算法EI北大核心CSCD

针对目前带有视差突变的宽基线弱纹理影像拼接效果差及需要人工干预的问题,本文从影像匹配和影像配准两方面进行改进,提出了面向宽基线弱纹理影像的抗视差全自动拼接算法。首先,采用融合了影像视角几何纠正的局部特征变换模型,由粗到精地实现弱纹理特征的准密集对应;然后,基于匹配点和深度神经网络,泛化学习宽基线影像间的可靠透视变换,以获取全局配准视差,局部视差则通过薄板样条函数来精确拟合;接着,将影像拼接结果的多边形边界进行规则化处理,通过全卷积网络将其训练为规则化矩形,在有效剔除空白区域的同时,最大限度地保留影像拼接内容;最后,选取4组无人机和地面近景宽基线弱纹理立体像对进行测试,并将本文算法的影像匹配及配准各阶段结果分别与现有代表性算法结果进行对比。试验结果表明,本文算法在匹配点数目、匹配精度及影像拼接质量等方面具有显著优势,并能够在影像弱纹理区域及视差突变场景表现出较好的稳定性。     

直线特征的多层次仿射不变匹配方法研究

针对直线两侧表面视差非连续、影像几何变形大等问题,提出了一种直线特征的多层次、仿射不变匹配方法。首先利用核线几何、相对方位、重叠距离、长度比等约束条件确定候选直线,根据仿射不变参数纠正直线支撑窗口并计算两侧邻域灰度加权相似性,得到线特征两侧表面视差连续情况下的直线匹配结果,并利用左右双向一致性检验剔除错误匹配;然后对未匹配直线采用顾及线特征两侧表面视差不连续的单侧邻域灰度加权相似性准则和双向一致性检验得到最终匹配结果。不同纹理类型的倾斜立体影像数据验证了方法的有效性,为倾斜立体影像直线特征匹配提供了一种可行的思路。     

利用网络图进行高分辨率航空多视影像密集匹配

提出了一种基于网络图的高分辨率航空多视影像密集匹配算法。首先利用影像间的重叠关系和方向确定候选立体像对并构建网络图;在立体像对密集匹配阶段,引入导向中值滤波采用由粗到精的改进半全局匹配(SGM)算法进行双向视差图生成;最后基于所有立体像对构建的网络图完成多视影像间的密集点云生成及融合。试验选取了ISPRS的Vaihingen航空影像和ISPRS/EuroSDR项目的苏黎世倾斜下视影像进行试验,结果表明:本文算法对高分辨率多视影像密集匹配是有效可行的,无论在匹配完整性、效率、精度上都能获取较好的结果,重建的密集点云平均反投影误差的中误差可以达到亚像素级精度,实际精度可以达到1.5倍GSD,并且在建筑物、植被、水体等视差不连续、弱纹理或重复纹理区域也取得了较好的匹配结果。     

POS数据辅助的航空影像变化检测方法研究

提出了一种利用机裁定位定向系统（POS）数据辅助航空影像进行影像匹配和变化检测的方法。首先利用带POS数据的老影像解求新影像的外方位元素，然后在老立体影像上提取特征点，根据前方交会和共线条件方程得到新影像上同名点的近似位置，再与新影像进行匹配，寻找匹配不好的点作为变化区域的初始位置。以此为基础选择精检测窗口，进行边缘提取和跟踪，并进行链码匹配，最终确定发生变化的区域。试验证实，本文方法是可行的。     

基于多视影像匹配模型的倾斜航空影像自动连接点提取及区域网平差方法

自动可靠地获取精确且均匀分布的连接点并进行区域网平差解算,是使用倾斜航空影像进行高精度测绘、三维信息提取和三维城市模型构建等应用的前提。本文提出了一种实用化的大重叠率倾斜航空影像的全自动连接点匹配和联合区域网平差方法。一方面,针对倾斜航空影像因遮挡严重、尺度变化大和几何变形严重而引起的同名点匹配困难问题,充分利用POS数据和平均飞行高度等初始数据,同时顾及这些数据的误差,通过有效组合一种改进的ASIFT算法和基于窗口的多角度多视影像匹配模型(WMVM),使用由粗到细的多分辨率分层匹配策略完成连接点的全自动提取;另一方面,在传统的最小二乘光束法平差的基础上,根据倾斜航空影像数据的特点,提出了基于稳健估值原理的粗差自动探测与剔除关键算法。最后,利用多组典型试验区域的倾斜航空影像数据试验结果验证了所提算法的可靠性、精度和实际性能。     

POS辅助航带间航摄影像的自动转点

提出一种利用POS提供的影像定向参数辅助区域航空摄影测量中航带间影像自动转点方法。首先,对航带内影像采用金字塔影像匹配策略寻求同名像点,以获得航向间影像连接点的精确像片坐标;然后利用POS提供的影像定向参数预测航带间的影像连接点。再通过对相邻航线间待匹配窗口影像的几何变形改正,在由POS数据辅助建立的核线几何条件约束下,直接在原始影像上找寻同名像点;最后经最小二乘匹配使影像匹配结果达到子像素级精度。试验表明,将POS数据引入航带间的影像自动转点中,不但可以简化影像匹配过程、提高自动化水平,而且较常规影像匹配方法可以提高航带间自动转点的成功率34.0%,并节省76.7%的CPU耗时。     

大范围倾斜多视影像连接点自动提取的区域网平差法

提出了一种大范围倾斜多视影像自动连接点提取和光束法区域网平差算法。首先利用POS数据对倾斜影像进行矫正并预测候选像对,使用SIFT特征进行影像匹配;然后利用并查集数据结构实现多视影像间连接点对应关系的快速确定;最后将POS数据和控制点数据作为带权观测值进行平差解算。选取3种典型的倾斜相机系统(组装轻量级倾斜相机、国产SWDC-5相机、微软UltraCam相机)进行了试验,结果表明,本文算法能够适应国内外流行的倾斜摄影系统,且一次性可处理的影像数目超过2000张;在相同条件下倾斜影像光束法区域网平差的整体精度优于传统垂直摄影情形,实际精度可以达到水平方向0.75 GSD,高程方向2.0GSD。     

顾及纹理特征的航空影像自适应密集匹配方法

半全局匹配实质是在视差连续性假设下的离散优化方法。为克服视差断裂带影响,依赖一组参数控制视差不一致性。若参数过小,在平面内难以保证视差连续性,产生明显噪声,导致凹凸不平现象;若参数过大,将致使物体表面过于平滑,难以保留视差断裂等重要特征。为克服上述问题,本文提出了一种顾及纹理特征的自适应密集匹配方法:首先,检测影像纹理特征并定量表达纹理丰富性程度;其次,依据纹理丰富程度与视差差异存在正相关的规则知识,实现匹配参数依据纹理信息的自适应选择;最后,采用上述参数进行自适应的半全局匹配。通过ISPRS基准数据集和国产SWDC-5获取的倾斜影像进行试验分析证明,本文方法能够有效减少低纹理区域匹配噪声,同时更有效保留边缘特征。     

融合SIFT与SGM的倾斜航空影像密集匹配

针对倾斜航空摄影特点与匹配处理要求,提出了融合尺度不变特征转换SIFT与半全局匹配SGM的倾斜影像密集匹配方法,包括两个阶段:(1)引入局部二阶矩变换的SIFT倾斜影像稀疏匹配。利用与二阶矩特征值有关的Hessian-Gabor算子提取影像初始特征,通过窗口二阶矩变换及椭圆归一化处理去除特征邻域的仿射变化,使得改进SIFT的特征描述符仿射不变性大大增强,满足宽基线倾斜像对稳健匹配要求的同时并能获得较多的匹配特征作为后续SGM优化计算的路径约束条件;(2)路径受限优化下的SGM倾斜影像密集匹配。以倾斜影像SIFT成功匹配像素的互信息为约束,对SGM的动态规划路径进行分段纠正,减小错误匹配代价的传播并加速最优路径搜索过程;以匹配像素的离散视差信息为基础,基于TPS变换生成良好初始视差图,以提高SGM互信息计算的可靠性并提高计算效率;对理想水平像对下的摄影测量水平核线重排过程进行扩展,整体旋转摄影基线以消除分量BX,BY的影响并建立虚拟"水平"像空间辅助坐标系,从而利用相对定向参数生成沿扫描线方向的"水平"核线影像以满足SGM应用要求。倾斜影像密集匹配试验结果证明了算法的有效性,可为后续摄影测量DSM自动生成或3维快速重建工作提供可靠、逐像素的密集匹配点。     

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。     

DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法

在倾斜航空摄影测量中,倾斜影像间由于视角差异较大,具有较大几何变形,而具备仿射尺度不变性的ASIFT算法存在效率较低的问题,提出一种DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法。该方法通过利用影像的粗略外方位元素和测区的DEM数据,首先对倾斜影像进行仿射变换来减弱几何变形;然后通过SIFT特征匹配算法来获取同名点对,并使用RANSAC剔除误匹配;最后将同名点对根据单应矩阵反算回原影像,以基础矩阵估计法剔除误匹配,获得最终匹配点对。通过对多组数据进行实验,结果表明,该算法的计算效率较高,获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想。     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。     

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。     

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。     

一种改进SURF的视觉影像匹配算法

视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取。针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法。该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤。首先,利用SURF特征匹配方法提取足够且分布良好的特征点;其次,进行初始匹配,得到一些正确的匹配点对及影像对之间的初始投影变换关系;最后,采用几何对应匹配策略进行匹配传播,得到更可靠的匹配结果。通过图像对之间的几何关系,几何对应匹配能够发现比初始SURF算法更合适的匹配结果。对TUM数据综合试验表明,该算法简单快速,匹配精度高。