利用GRIC测度的匹配数据拟合模型检测算法

影像间的匹配点通常受基本矩阵或单应矩阵模型约束,利用不同的描述模型引导匹配会得到不同的匹配结果,并且将直接影响后续的三维重建结果。引入GRIC测度来检测匹配数据的拟合模型,推导了GRIC测度拟合单应矩阵模型和基本矩阵模型的误差方程。模拟数据和真实影像数据实验表明,GRIC测度比利用误差大小来检测拟合模型更加可靠,可以更有效地剔除误匹配点。     

一种基于无人机位姿信息的航拍图像拼接方法

针对现有航拍图像拼接方法处理速度较慢的问题,提出一种基于无人机位姿信息的快速拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获得无人机航拍时的坐标和姿态角,根据每一幅航拍图像对应的无人机坐标和姿态角计算它们之间的单应变换矩阵,实现航拍图像之间的快速配准。然后通过单应变换矩阵的运算得到拼接图像之间的配准,最后完成多幅图像的拼接得到整个区域的全景图。试验结果证明该方法快速有效。     

单幅图像几何量测研究进展

为进一步促进单幅图像几何量测理论和技术的研究深化,拓展其应用领域,对近十年来单幅图像几何量测技术和方法进行了分析和总结。首先总结提炼了单幅图像几何量测的基本原理,即直接几何量测和间接几何量测,论述了各自的数学背景;在此原理下,将单幅图像几何量测方法分为基于单应的量测方法和基于几何关系的量测方法,并对各类算法的原理、约束条件、求解方法进行了详细讨论,阐明了算法的优缺点。     

融合尺度和仿射不变特征的倾斜立体影像配准

针对倾斜立体影像通常存在较大的几何变形从而难以自动匹配的问题,该文提出了一种融合MSER特征和SIFT特征的自动配准算法:选取MSER特征获得初始匹配及其对应邻域的仿射几何关系,对MSER候选匹配邻域内SIFT的特征点进行局部几何约束的仿射不变归一化相关系数匹配,定义邻域内SIFT特征的匹配正确率为邻域支持度,并据此进行原始MSER误匹配进行剔除。对上述未能匹配的MSER和SIFT特征,采用基于局部单应约束进行迭代匹配传播以获得更多的配准控制点并用于精确估计投影变换模型,完成影像的配准。同现有方法相比,所提算法在匹配点数、匹配正确率和配准精度方面有较大优势。     

一种基于面阵摆扫式航空影像的特征匹配方法

特征匹配是面阵摆扫式航空影像处理的关键步骤,针对传统特征匹配方法在面阵摆扫式航空影像匹配时存在匹配点数量少,分布不匀均的问题,本文提出一种基于自适应亮度空间的特征匹配方法。首先根据影像POS（Postion Oriental System）信息求解待匹配影像间变换关系进行影像校正,在校正后的影像上构建自适应亮度空间,使用ORB算子和BEBLID算法在亮度空间上获取特征点和二进制特征描述符,然后基于汉明距离获取初始匹配点,使用RANSAC算法剔除粗差,最后将匹配点变换到原始影像上得到最终匹配结果。本文选取6组具有视角差异及亮度变化的面阵摆扫式航空影像进行实验,将本文算法与SIFT、SURF、ORB、ORB+BEBLID、ASIFT等匹配方法进行比较,结果表明：本文算法通过建立影像间变换关系,构建自适应亮度空间,使得算法提取的特征点数量增加1.5倍,获取匹配点数量是其他算法的3倍以上,且匹配点分布更加均匀,匹配效率高于其他算法,验证了本文算法在具有亮度变化及视角差异的面阵摆扫式航空影像上匹配的有效性。     

基于无人机图像的密集匹配方法研究

本文提出了一种基于FAST算法的无人机图像密集匹配,使用FAST算法提取两图像的特征点,并使用归一化互相关算法实现两特征点点集的匹配,然后根据初匹配的结果采用RANSAC算法鲁棒地估算出基本矩阵和单应矩阵;采用极线约束和单应约束通过归一化互相关关系稳健匹配出所有点。实验表明,该密集匹配方法结果令人满意。     

顾及视频地理映射的人群密度估计方法

针对复杂场景下人群计数及地图可视化问题,提出了一种顾及视频地理映射的人群密度估计方法。首先,通过迁移学习的方式,构建了适合于复杂场景的人群语义分割模型;将视频与GIS相结合,求解摄像机和人群场景的单应矩阵;基于人群语义分割结果及单应矩阵,可将人群多边形映射至二维地图。然后,设计等距分区和格网分区2种分区方案;根据人群语义分割结果,统计不同分区方案下各子区人群密度。最后,基于训练的各子区人群密度值,计算视域内人口总数;通过人群目标点符号均匀填充人群多边形,进行地图可视化。实验结果表明：(1)本文构建的人群语义分割模型,可实现大场景下人群的高精度分割,精度为94.11%;(2)将视频与GIS相结合,实现了人群的地图映射和地图可视化表达,达到了人群可定位、可量测和可空间分析的目标;(3)实现了监控视频人群的精准计数,将视域划分更多子区有利于提高计数精度。与基于密度图的人群密度估计方法相比,本文方法在高空、高密集度的大场景中具有优势,能有效解决人群难以精准计数及地图可视化的问题,可用于大型活动、车站、商场、运动场馆的人群监管。     

顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法

针对单直线匹配过程中缺乏考虑邻近直线特征之间关系,纹理断裂处单一直线描述符的弱可靠性,提出了一种顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法。该算法首先根据直线间距离、角度等基本拓扑关系对参考影像、搜索影像上提取的直线进行编组;然后将编组得到的直线组作为匹配基元,充分利用直线特征组内的拓扑关系,依次采用核线约束、单应矩阵约束、象限约束、不规则三角形区域灰度相关约束对其进行匹配;最后将同名直线组分裂为两对同名单直线、并对分裂后的结果进行整合、拟合、检核等后处理,得到"一对一"的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和近景影像进行参数分析及直线匹配试验,结果表明,本文算法能获取可靠的直线匹配结果。     

基于深度学习的异源立体影像对匹配方法

相对于同源影像立体匹配,基于无人机倾斜摄影与近景摄影获取的异源影像在空间特征、视场角及分辨率等方面均存在较大的差异,给影像匹配带来困难。本文利用基于单应性变换的卷积神经网络提取特征点,在匹配阶段采用交叉注意力机制的图神经网络进行特征点匹配。该方法较好地克服了异源影像间因存在较大视差和扭曲变换而导致的匹配效果较差的问题,并以河北省廊坊市大城县的马家祠堂为试验数据,对比传统SURF(加速稳定性征)算法与深度学习算法的匹配效果。结果表明,基于深度学习算法对存在大视角差异的异源影像的匹配率更高。     

一种改进的APAP影像匹配算法

针对无人机影像匹配时易出现影像重影、透视失真和耗时较长等问题,本文提出了一种改进的APAP算法。该算法首先利用SIFT算法选取特征点,通过改进RANSAC算法去除误匹配点;然后根据APAP算法对影像进行网格划分,求每个网格的单应性矩阵,并对单应性矩阵进行线性化;最后根据线性化的单应性矩阵进行影像匹配,单应性矩阵的线性化不仅对影像匹配时产生的重影现象有较好的削弱作用,而且能减少非重叠区域的透视失真。试验结果表明,本文方法在匹配效率和匹配效果方面效果显著。