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1.
一种具有仿射不变性的倾斜影像快速匹配方法 总被引：4，自引：2，他引：2
提出了一种较为快速且具有仿射不变性的倾斜影像匹配方法。通过估算影像的相机轴定向参数计算出初始仿射矩阵,通过逆仿射变换得到纠正影像,对纠正影像进行SIFT匹配。首先利用比值提纯法(NNDR)、归一化互相关(NCC)测度约束和左右一致性检验得到粗匹配点对,由粗匹配点对利用RANSAC方法计算出基本矩阵F和单应矩阵H。匹配时,匹配策略采用最邻近匹配,并利用极线约束、单应矩阵约束、NCC测度约束和主方向差值一致性约束剔除误匹配。通过对三组典型的倾斜影像数据进行试验,试验表明该方法匹配准确率高,匹配点对较为密集、均匀,且效率较高。 相似文献
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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. 相似文献
3.
提出一种利用POS辅助多视角倾斜影像匹配的算法。首先,利用POS数据对倾斜影像进行近似核线纠正;然后,用SIFTGPU算法对纠正影像进行特征匹配,根据匹配结果计算出两张影像的水平和垂直方向视差进而求得其近似重叠区域;将重叠区域进行分块特征匹配,采用比值提纯法、视差约束和RANSAC算法等约束条件剔除误匹配;最后,将匹配结果通过POS数据反算回到原始影像上。试验结果表明,将POS数据应用到多视角倾斜影像匹配中,可快速获得比常规影像匹配方法数量更多、分布更均匀的匹配点。 相似文献
4.
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。 相似文献
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《国土资源遥感》2016,(1)
随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)平台技术的发展,越来越多的应用行业和研究领域开始使用UAV影像数据。不同于现有的摄影测量结合像控点的UAV影像匹配方法,提出一种新的UAV影像匹配方法。该方法采用彩色尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,CSIFT)算法,利用彩色信息的空间不变特性提取基准影像与待匹配影像的特征匹配点对;并采用单应性矩阵与随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对匹配结果进行提纯,得到最终匹配结果。仿真实验表明,该方法可在保证实验过程鲁棒性的同时,与传统的尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,SIFT)方法相比,将匹配准确率从70%提高到了88%,而且大大减少了特征点对的数量,缩短了处理时间,提高了UAV影像匹配效率。 相似文献
7.
在拒止环境下无人机视觉定位问题中,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)具有高效、快速、稳定的特点,因而可以作为无人机实时影像与基准图匹配算法。本文针对传统ORB算法不具备尺度不变性,且在特征提取过程中存在特征点分布不均匀的问题,提出一种结合飞控传感器的无人机影像匹配方法。利用气压计与加速计经扩展卡尔曼滤波计算后的高度,通过双性线插值法定量改善无人机实时影像尺度,减少了ORB算法中构建影像金字塔所造成的系统开销,通过四叉树算法对提取的特征点均匀化,最后采用网格运动统计(Grid-based Motion Statistics, GMS)算法进行初次误匹配点剔除,再用随机抽样一致算法(RANSAC)筛选精确匹配点。实验结果表明,本文方法能够有效地减少无人机实时影像与基准图匹配时间,同时可以获得均匀的匹配点对,保持较高的匹配正确率。 相似文献
8.
《国土资源遥感》2016,(1)
在充分考虑无人机倾斜影像特点的前提下,提出了一套基于POS的无人机倾斜影像匹配策略。在现有匹配方法的基础上,以全球SRTM(shuttle Radar topography mission)数据为辅助,实现了影像重叠区域预测,建立了影像间近似核线关系,剔除了匹配中的粗差点。为了解决SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配算法计算量大,耗时长的问题,采用基于GPU(graphic processing unit)的SIFT方法,提高了SIFT的匹配效率。另外,考虑到无人机原始POS数据精度不高,因此在匹配策略中加入了逐步精化POS数据的思想。通过对多幅倾斜影像的匹配试验表明:该方法能够提供足够数量、分布均匀且点位正确的同名点。 相似文献
9.
采用传统的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,倾斜影像灰度和几何畸变较大,地物遮挡较多,导致匹配到的同名像点分布不均匀,匹配可靠性较低影响三维重建效果.提出采用物方面元匹配方法对倾斜影像做精化匹配.匹配方法的过程是:首先根据初匹配生成的物点信息,采用物方差分法计算物方面元的法向量方向角;然后根据极限约束估计同名像点坐标,进而前方交会求解物方面元高程初值;最后将物方面元法向量方向角和高程初值带入条件方程,做最小二乘匹配迭代计算,实现倾斜影像同名点匹配.在经过实验验证后发现:本文方法用于倾斜影像匹配时,可提高同名点匹配的可靠性和分布的均匀性. 相似文献
10.
融合SIFT与SGM的倾斜航空影像密集匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
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。 相似文献
11.
针对重复纹理区低空影像匹配中存在的多义性易造成同名点过少或匹配失败等问题,利用相位相关法计算了像对中两影像傅立叶变换复共轭的互功率谱,预测同名点在平移、旋转和尺度上的遍历范围,并以尺度遍历范围自适应估计Harris-Laplace尺度空间和检测角点,然后通过相关系数法和核线约束匹配同名点。实验验证了该方法对于重复纹理区低空影像匹配的可靠性和实用性,可获得数量足够且分布均匀的同名点。 相似文献
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针对多源高分辨率遥感图像控制点提取时存在错误匹配点多、分布不均匀、大幅面图像特征提取效率低等问题,该文基于传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法提出了一种改进的高分辨率遥感图像配准同名点快速提取方法.该方法首先将待配准图像按网格分块为子图像,并基于地理信息约束得到各子图像对应参考子图像;然后将Shi_Tomasi角点和SIFT描述子结合,在每一对子图像上进行特征点的提取与特征匹配;再利用随机采样一致性(RANSAC)算法和最小二乘迭代法剔除错误匹配点,并基于贪心算法剔除冗余的控制点,最终得到分布均匀的配准同名点.利用平原和山区两组典型多源遥感图像进行了实验,并利用提取的同名点进行图像配准,结果表明,跟传统SIFT方法、采用分区策略的SIFT方法相比,该文算法在同名点数量、匹配点对分布的均匀程度、匹配速度以及配准精度上都有较大的提高,能满足大幅面图像配准的需求. 相似文献
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针对已有的遥感影像匹配方法难以同时满足高精度、可靠性和高效率要求的问题,该文提出一种基于分块策略的尺度不变特征变换快速匹配方法。首先对两幅待匹配影像进行分块,根据影像的坐标信息建立参考影像与搜索影像上每个分块的对应关系,并进行量化级数转换;然后对每一对分块影像采用尺度不变特征变换算子进行匹配,同时采用GPU进行加速;最后对得到的所有匹配点进行误匹配点剔除。为验证该方法的有效性,采用经过正射纠正的ALOS影像和经过传感器校正的资源三号正视影像进行匹配实验。实验结果表明,该方法能够得到较多高精度的同名点,并且能在短时间内完成大数据量的处理。 相似文献
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倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。 相似文献
15.
针对倾斜影像匹配正确率低、匹配时间较长等问题，该文提出一种注意力机制优化的倾斜影像局部特征匹配算法。该算法以尺度不变特征变换(SIFT)特征为基础，通过特征点优选及深度学习匹配策略提高匹配正确率及效率。构建尺度空间进行SIFT特征点检测并确定主方向；根据地物反射光谱特性构建可见光植被指数，引入语义信息约束剔除不稳定特征点，并基于特征点邻域梯度统计值计算特征点描述向量；采用基于深度学习的注意力机制图匹配算法进行特征匹配，通过注意力机制图神经网络聚合特征点空间及上下文信息，再求解聚合后特征向量的最优部分分配矩阵，并基于阈值确定匹配点。利用不同类型无人机航空倾斜影像进行实验对比，结果表明，该文算法比现有算法匹配正确率有较大提升，匹配耗时明显降低。 相似文献
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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。 相似文献
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与传统航拍相比,倾斜航拍作为一种新型的航拍方式,可以为三维城市建模提供更多的纹理数据支持,但是由于航拍倾斜角度较大,所获影像透视畸变明显,给倾斜航空影像间的匹配造成困难。本文利用Structure from Motion算法(简称SFM算法)对倾斜航空影像的相机姿态进行精确标定,并结合Patch-based Multi-view Stereo算法(简称PMVS算法)对标定影像进行密集匹配。结果表明,SFM算法对于倾斜航空影像的姿态标定具有较好的适用性,且通过PMVS算法能够得到大量具有颜色信息的三维点云数据,这些点云数据可直接用于三维场景重建。 相似文献
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法在高分辨率影像中检测特征点数量多、匹配效率低、无法快速对无人机低空遥感影像进行特征匹配的问题,该文优化SIFT-OCT算法的特征检测、特征匹配方法,主动放弃第一组尺度空间进行特征检测,并采用影像分块的方法加快检测过程;在特征匹配阶段,提出相似性系数进行匹配点对二次筛选,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算透视变换模型参数进行精匹配.选取同一无人机序列影像中的4组不同地物类型的影像进行对比验证实验,结果表明,优化SIFT-OCT算法极大地限制特征提取数量,提高影像匹配效率,适合无人机低空遥感影像匹配. 相似文献
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在移动测量系统获取的街道序列影像中,建筑物立面占有相当大的比例,而通常建筑物立面含有大量的规则重复纹理。利用特征匹配的方法对此类影像进行匹配时,容易造成大量的误匹配,严重影响后期的影像定向以及三维重建。针对此问题,提出了一种利用相位相关算法辅助KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)对角点进行跟踪,从而实现特征匹配的算法。首先,在整体上利用相位相关将待匹配的影像对进行粗配准;然后,使用KLT算法从影像中提取局部角点特征并进行跟踪匹配。实验结果表明,该算法对建筑物密集的街道序列影像匹配的正确率比单纯利用特征匹配方法有较大提高,且匹配的特征角点分布也比较均匀,能够有效解决街道序列影像中重复纹理区域的特征匹配问题。 相似文献