基于特征空间的航空影像自动配准算法

为解决图像配准的出界点、噪声干扰等问题,提出一种基于特征空间的航空影像配准算法.该算法采用改进的Harris算子提取特征点(角点),并建立角点特征空间,根据三级匹配策略,实现特征点的匹配,完成图像配准.实验结果表明,该算法在旋转、缩放、噪声等多种因素的影响下具有良好的配准效果,特别是对于小重叠区域(具有75%以上出界点)的图像对,配准效果良好.     

一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法

本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。     

基于特征提取的光学影像和SAR影像自动配准

针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时,存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题,以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验,提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准,然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法,配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性,配准精度高。     

基于Ly特征提取算子的高精度配准方法

本文探讨了一种基于Ly特征提取算子的遥感影像的高精度配准方法。该方法利用Ly算子快速提取特征点,同时采用抑制局部非最大的格网技术控制特征点均匀分布,在少量准确控制点的基础上,以相关系数测度及两个影像灰度值差的绝对值和测度相结合的多重判据为匹配准则,采用松弛法匹配策略整体匹配得到同名点。并通过实验证明了该方法特征提取速度快,基于Ly算子得到的配准点可靠,配准精度高。     

利用线特征和SIFT点特征进行多源遥感影像配准

提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点;其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取;最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。试验结果表明,本文方法能取得较高的配准精度。     

基于SIFT算法的无人机高分影像几何配准研究

本文基于SIFT算法进行无人机高分影像自动特征点匹配,在实现影像特征点自动匹配的基础上采用二次多项式模型进行影像几何配准,并且重点考察影像配准过程中匹配特征点数目对几何配准精度的影响,最后进行精度评价。结果表明:在影像特征点匹配结果正确、匹配点分布合理的情况下,匹配点数目越多,利用二次多项式进行影像几何配准的精度越高;无人机航向方向影像配准残差大于旁向残差。     

运动视频序列影像的自动配准

影像配准是运动视频处理应用中的关键技术,从计算机视觉角度出发提出了一种针对运动视频处理的自动影像配准方法。其主要思路可以归结为基于特征匹配的配准过程,具体分为3个方面:利用Harris算子检测角点特征;以互相关函数为测度对角点特征进行初步匹配,特别使用RANSAC拟合基础矩阵F的方法剔除匹配中的错误对应;利用得到的结果重新拟合配准模型进行重采样变换。最后进一步分析了此方法应用于具体运动视频处理时需要考虑的一些问题。     

运动视频序列影像的自动配准

影像配准是运动视频处理应用中的关键技术,从计算机视觉角度出发提出了一种针对运动视频处理的自动影像配准方法.其主要思路可以归结为基于特征匹配的配准过程,具体分为3个方面:利用Harris算子检测角点特征;以互相关函数为测度对角点特征进行初步匹配,特别使用RANSAC拟合基础矩阵F的方法剔除匹配中的错误对应;利用得到的结果重新拟合配准模型进行重采样变换.最后进一步分析了此方法应用于具体运动视频处理时需要考虑的一些问题.     

基于SURF改进算法的红外序列影像快速配准的方法研究

提出一种基于SURF算子和特征偏移一致性准则的无人飞行器红外序列影像配准的方法。该方法采用SURF算子对特征点进行提取和匹配。SURF算子仅考虑点的局部信息,没有考虑特征点集的几何信息。本文采用特征偏移一致性准则来剔除误匹配点对,提高特征点对的匹配精度,所得到的特征点集采用LM非线性优化进行单应矩阵求解配准,与其他算法相比,本方法适合于红外序列影像快速拼接,有较好的实用效果和鲁棒性。     

基于SURF算法和改进RANSAC算法的无人机影像匹配

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节,结合加速鲁棒性特征(SURF)算法和随机采样一致性(RANSAC)算法对影像进行处理,得到特征稳定、匹配点可靠的配准影像。首先提取影像的SURF特征,利用特征点的欧式距离比来完成影像之间的粗匹配;然后使用RANSAC算法对粗匹配点进行筛选;最后计算出图像间的变换矩阵,完成匹配。文中选择某城郊地区的无人机航拍影像,结合SURF算法,并改进RANSAC算法来对影像进行处理,实现影像的匹配,验证文中方法的可行性。     

Automatic registration of aerophotos based on SUSAN operator

The technique of image matching is the basis of image fusion,image mosaic and scene 3D reconstruction.In the paper a novel image registration method based on SUSAN operator is proposed.Firstly,Corner points are extracted by using SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) operator.Then matched corner points are selected through coarse matching and fine matching.Based on such corner pairs,aerophotos are registered automatically.     

改进的自适应SUSAN角点特征提取方法

针对目前大多数的角点特征提取算法存在算法结构过于复杂、运行效率偏低及可推广性偏差等方面的局限性,该文通过改进SUSAN算法中灰度差阈值的获取方法,提出一种自适应的角点特征提取方法。该方法首先采用高斯滤波对原始影像做预处理,然后利用Ly算子初步探测概略角点特征集合,最后利用改进的SUSAN角点检测算法从概略角点特征精确确定角点特征。实验结果表明,该方法提高了角点检测的精度,缩短了角点特征提取时间,具有较好的鲁棒性。     

利用改进的SUSAN算法提取航空影像中孤立的特征点

本文针对地形起伏较大、无明显建筑物的航空影像,分析了SUSAN算法角点检测理论,提出一种提取孤立特征点的方法.该方法先对图像进行梯度幅值运算,然后对梯度幅值进行Otsu法阈值分割,设计模板并对孤立特征点进行套合,最后利用SUSAN算法计算原始影像的角点初始响应,经过非极大值抑制提取孤立特征点.经实骑证明,与传统的Har...     

改进FAST和对立颜色特征的向量场一致性匹配

针对目前传统图像匹配算法在复杂环境下存在误匹配点对过多、稳健性较差等问题,本文提出一种基于改进FAST的特征点提取,结合对立颜色特征的图像匹配算法。首先,利用改进FAST算法提取的角点作为特征点,结合改进的Opponent SIFT算法对特征点进行描述;然后,使用基于字符定位算法对提取的特征点对进行粗匹配,降低整体匹配过程中特征点对误匹配的风险。最后,为了规避因RANSAC算法易陷入局部最优解而导致正确点对被误剔除的问题,运用向量场一致性替代RANSAC进行提纯,降低误匹配率。通过对比试验表明,改进算法匹配准确率均大于91%,且对差异变化具有较好的稳健性、适应性。     

基于点特征的低空遥感影像多级高效率匹配方法研究

研究基于点特征的匹配算法,结合现有影像匹配算子的优缺点,提出一种适用于低空遥感影像特征点的自动提取与匹配方法。首先在简化的高斯尺度空间中检测Harris角点,使该特征点具有尺度不变性;然后采用Forstner算子对关键点精确定位,精度达到子像素级;最后通过简化特征点描述符实现算法简化。在特征点匹配阶段,采用BBF-KD初匹配和二次精匹配提高匹配精度。以低空遥感影像为实验数据测评SIFT算法和文中方法在提取速度、匹配正确率、稳定性等方面的性能。实验结果表明,相对于传统的SIFT算法,处理影像清晰的低空遥感数据时本方法有更高精度和更快速度。     

面向影像匹配的SUSAN角点检测

在分析比较现有角点提取算法的基础上,将SUSAN算法用于提取高分辨率影像的角点及影像匹配。针对试验中原算法在不规则纹理区提取大量冗余角点及对强边缘敏感等问题,提出按照影像局部和整体对比度的关系自适应计算灰度差阈值,使用矩形模板从边界上确定USAN区域(核值相似区)可能的范围,再检测角点的改进思路。试验证明改进后算法提取的角点位置更为准确,有效剔除了原算法检测结果中的冗余角点,提高了影像匹配速度。     

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。     

一种基于改进的SIFT特征点算法的无人机影像快速匹配研究

由于无人机在空中的姿态不稳定,拍摄的影像存在像幅小、数量多、基线短、倾角过大、曝光不均匀等问题,采用常规的影像匹配方法效果不是很理想,有时甚至无法进行匹配,而SIFT(Scal Invariant Featre Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像处理中。本文分析了SIFT算子的优点,介绍了用该算法对无人机影像进行特征点的提取,并采用最小二乘算法进行精匹配。经对同一地区无人机航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。实验证明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点,应用前景十分广阔。     

核线驱动与自适应窗口相结合的建筑物角点稳健匹配算法

针对景深突变、区域遮挡等因素导致的倾斜立体影像中同名建筑物角点难以准确匹配的难题,提出一种基于核线驱动和自适应窗口的鲁棒匹配算法。算法分3个阶段:1提取重复度较高、分布均匀的角点特征,并对立体像对进行多类型互补仿射不变特征匹配,以用于后续的几何关系估计;2利用随机采样一致性(random resample consensus,RANSAC)算法来排除地面区域的角点特征,并采用改进的RANSAC算法估计两组倾角迥异的核线关系;3基于步骤2估计的双核线关系求取景深突变区域中角点的近似几何单应变换,并联合自适应窗口方法实现同名建筑物角点的精确匹配。最后,通过多组高分辨率无人机倾斜影像数据验证了该算法的有效性与优越性。