改进相位相关算法的小基高比影像亚像素匹配

相位相关技术在视频图像监测、遥感影像匹配和计算机视觉领域有着广泛的运用,本文在简要介绍相位相关基础上,提出了一种针对小基高比影像改进的相位相关算法。该算法先利用传统相位相关算法计算立体像对的整体相对视差,然后在参考影像和匹配影像中逐点分别做开窗处理,对每个窗口采用Hanning窗进行变换,再进行相位相关得到互功率谱函数,对该函数进行SVD分解和相位解缠得到行和列两个方向上的一维相位信息,对行和列相位进行处理并做最小二乘估计,即可得到逐点的亚像素级视差。当立体像对上所有点的视差计算完后,采用中值填充的方法,对匹配结果差的进行剔除和代换,得到所有点的亚像素级的视差。实验证明,本文提出的改进相位相关算法具有较高的匹配精度和成功率。     

频域局部上采样的小基高比影像匹配方法

针对小基高比摄影测量中交会精度缺失的问题,该文利用相位相关技术计算初始匹配视差,并对相位相关互功率谱进行局部上采样,探讨了一种适用于小基高比立体影像的高精度影像匹配算法。实验结果表明,在一定条件下该算法有着较高的匹配精度,能够用于小基高比立体影像重建可靠的高程信息。     

高分辨率遥感卫星颤振探测的相位相关分析法

平台颤振是影响高分辨率卫星影像几何和辐射质量的关键因素。为提高从影像反演平台颤振特性的可行性和可信度,本文提出基于局部频率分析相位相关的智能化视差法颤振探测方法。通过结合结构影像表达和相位相关,并充分利用影像的局部和全局相位信息,减少了辐射变化和噪声等干扰因素对亚像素偏移值估计的影响,同时融入视差法颤振探测框架,保证精确稳健的密集匹配,从而实现高效的平台颤振精密探测。通过采用实际辐射变化数据集的算法对比及采用资源三号卫星影像的颤振探测试验验证了本文方法的有效性。结果表明,局部频率分析相位相关算法在辐射差异和噪声等情况下效果优于其他主流相位相关算法,匹配精度达到0.05个像素,本文颤振探测方法有效估计了资源三号卫星的颤振信息。     

一种改进的相位相关的影像配准方法

提出一种改进的基于对数极坐标变换的相位相关算法,该算法将分层匹配思想引入到匹配过程中,使得改进后的算法在保证精度的同时可大大加快计算速度,且与图像的大小无关,从而提高算法的整体性能。     

基于相位相关的小基高比影像匹配方法

在建筑物密集、高度起伏变化剧烈的城市地区测绘中,采用大基高比摄影测量方案容易造成立体影像之间较大的辐射和几何差异,使得相关匹配处理异常困难。小基高比摄影测量能在一定程度上解决这一难题,但却要求极其精确的视差测量精度,常规的影像匹配方法难以奏效。这里在相位相关方法的基础上,分别利用局部上采样技术和奇异值分解等技术,对小基高比立体影像进行处理,在一定条件下可获得亚像素精度的匹配结果和较好的高程精度。     

基于改进ASIFT算法倾斜影像匹配研究

传统ASIFT算法在匹配时效率低,根据影像匹配相关知识及倾斜影像的特点,本文提出一种对原始影像进行一次逆仿射变换,将倾斜影像恢复到近似的正摄影像的改进ASIFT算法,使影像匹配时精度和效率上得到了明显的提高。改进算法在试验中与传统ASIFT算法匹配效果在精度上更好,且匹配效率有大幅度提高。     

一种利用相位信息的异源遥感影像配准方法

提出一种利用相位信息的异源遥感影像配准方法。首先对两幅影像进行相位一致性变换以消除影像间的灰度和对比度差异,并利用相位一致性最小矩在参考影像上提取特征点,然后以相关系数作为相似性测度,在输入影像上采用模板匹配策略获取同名点,最后采用投影变换实现影像配准。实验表明,该方法对于异源遥感影像具有较强的适应性,且配准精度较高。     

基于SIFT的宽基线立体影像最小二乘匹配方法

提出基于对极几何和单应映射双重约束的SIFT特征多尺度加权最小二乘匹配算法。算法首先基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集,并采用基于奇异值分解(SVD)的SIFT特征匹配、基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(NCC)匹配获得精度较高的初始匹配点用于立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计。然后在对极几何和单应映射的双重约束下,基于自适应NCC及距离加权的多尺度最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留匹配定位精度较高的原始SIFT特征点对。算法综合应用基于积分影像的NCC快速计算、金字塔影像匹配等方法和策略。最后选取实际的宽基线序列立体影像进行试验并同原始的SIFT特征匹配算法、基于SVD的SIFT算法进行了综合对比分析。结果表明当影像间无显著亮度变化时该方法的匹配性能明显优于现有的方法。     

SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法

提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。     

基于SVD算法的RPC纠正

在高分辨率遥感卫星影像RPC模型纠正过程中,有理函数参数的解算是问题的关键,为了克服该算法的误差方程经法化后存在严重病态的问题,提出了SVD算法,即奇异值分解法。根据精度评定的计算结果看到,SVD对处理奇异或者近似奇异的方程组或矩阵都非常有效,保证RPC纠正精度。