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采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。 相似文献
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基于无人机影像匹配点云数据技术,提出利用布料模拟滤波算法(Cloth Simnlation Filter,CSF)进行点云滤波计算,结果表明:布料模拟滤波算法在点云滤波匹配过程中,仅需要对六个参数进行简单设定就可以达到预期的地面点和非地面点的滤波匹配效果,地面点的匹配误差率为4.9％,非地面点的误差匹配率为8.4％,总体误差匹配率为6.49％,表明布料模拟滤波算法匹配效果较好,匹配操作过程简单,具有较强的可操作性和可行性. 相似文献
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针对无人机影像受拍摄条件影响或区域环境复杂造成的匹配效果不佳,局部区域甚至无法匹配的问题,基于SURF算法,利用多重约束条件改进算法对无人机影像进行了特征匹配。该匹配算法首先利用SURF算法检测影像特征点,利用FLANN快速搜索结合KNN算法筛选特征点,选出构造单应性矩阵的最优内点匹配对,然后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法过滤掉错误匹配。试验结果表明:与基于SURF算法的单一约束条件的无人机影像匹配相比,多重约束条件的无人机影像匹配算法在匹配质量优化的同时能提高无人机影像匹配集数量,该算法在误匹配减少的前提下能获得更多准确的特征点。 相似文献
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针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度. 相似文献
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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。 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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结合SIFT特征点和泊松融合的无人机遥感影像拼接技术 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无人机遥感影像拼接技术的研究,本文提出了一种结合尺度不变的SIFT特征点和重叠过渡泊松融合的无人机遥感影像无缝拼接方法。该方法首先采用SIFT算法对影像进行特征点提取,根据特征描述符间的欧氏距离对特征点进行粗匹配;然后使用随机采样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对,为防止计算出的单适应矩阵线性结构不稳定,引入LM算法对单适应矩阵进行优化;最后采用重叠过渡泊松融合算法对影像进行拼接融合,以实现影像的无缝拼接。试验结果表明,该方法在无人机遥感影像拼接方面具有优势,能够获得良好的拼接影像。 相似文献
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基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Harris算法在进行无人机影像拼接时的特征点误匹配问题,利用RANSAC算法对误匹配的特征点进行剔除,进而实现无人机影像的无缝拼接。首先,基于Harris算法提取兴趣点,利用最短欧式距离进行特征匹配;然后,利用RANSAC算法实现对特征点的精确匹配;最后,利用RANSAC算法得到的单应性矩阵完成无人机影像拼接。实验结果表明:本文方法能够较好地剔除无人机影像拼接时误匹配的特征点,实现对无人机影像的拼接,拼接效果良好。 相似文献
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无人机影像匹配中尺度不变特征应用改进 总被引：2，自引：1，他引：1
针对尺度不变特征变换算法用于无人机影像匹配中存在匹配效率低下,误匹配较多等问题,该文提出一种特征点提取优化算法,并改进了特征点匹配策略。通过将原始影像划分格网,依据每个格网影像信息熵的大小来合理分配各格网中特征点数量,实现了基于纹理信息丰富程度的特征点均匀分布;基于Harris兴趣值进行筛选,保留了适合于摄影测量的特征点;采用一种多层次自适应的匹配策略,在尽可能保留正确匹配的同时提高了匹配正确率。基于一对由小型无人机拍摄影像的实验结果表明,所提方法在大量减少SIFT特征点的同时,保证较高的正确率,增加了匹配点的精度,且提高了算法效率。 相似文献
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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
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针对喀斯特地貌地形起伏大、沟壑纵深、影像局部存在阴影,该地区无人机遥感影像匹配难度大,该文提出一种基于AKAZE特征和RANSAC算法的喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法。该方法采用AKAZE特征检测算法提取喀斯特地貌无人机遥感影像的特征点,能够较为精简地描述出影像的特征,影像匹配时间缩短,匹配速度提高明显;由于预匹配存在错误点对,利用单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对,同时得到最优的单应性矩阵。实验结果表明,该方法的匹配耗时和匹配正确率较优于经典的SURF和BRISK算法,该匹配方法更适合于喀斯特地貌无人机遥感影像匹配。 相似文献
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针对多视影像由于遮挡导致的匹配不确定性问题,该文提出一种特征点和物方地面元相结合的多视影像密集匹配方法。该方法利用规则格网划分的空间平面作为基础,通过特征点匹配获取同名像点和高程赋值的格网平面,为后续匹配提供初始的DSM。在此基础上,利用铅垂线轨迹法对平面上规则分布的平面元进行匹配,加密特征点匹配结果。通过对某区域UCX影像的匹配实验表明,该文提出的算法能高效、准确地得到匹配结果,特别对较大影像计算快速,适用于实时处理。 相似文献
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针对传统影像拼接方法需要控制点的问题,该文提出一种基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获取无人机拍摄的位置姿态参数,利用Harris算法提取特征点,采用SIFT描述方法计算特征向量,通过近似最近邻算法和PROSAC算法对匹配的同名点对精化。然后根据同名点对像平面坐标和航拍时的位置姿态信息,计算影像之间的变换矩阵,通过最小二乘原理平差计算以提高变换矩阵精度。最后利用变换矩阵实现无人机多幅影像的拼接,得到兴趣区域全景图。实验结果验证了该方法在拼接效果方面具有优势。 相似文献
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针对无人机影像存在仿射变形与阴影问题,本文提出应用Harris-Laplace与SIFT特征的倾斜无人机影像匹配方法。首先,提取具有光照、影像噪声、尺度不变性的Harris-Laplace关键点,并计算关键点的主方向,生成特征点;然后采用SIFT特征描述子对第一步提取的特征点进行表达;最后,采用BBF方法提取初始匹配点对和最小二乘法约束的均方根误差(RMSE)剔除。实验结果表明,该算法在存在仿射变形、高大建筑物阴影的影像匹配表现较好的结果。 相似文献
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针对无人机影像分辨率高、数据量大导致稀疏重建效率低的问题，提出了一种减少影像匹配对数量、提高外点剔除效率的算法。首先利用无人机飞控数据、相机安装角计算影像的粗略POS（positioning andorientation system）信息；然后基于拓扑连接分析设计了最大生成树算法（maximum spanning tree expansion，MST-Expansion），最大程度地降低影像配对数；考虑到初始匹配的高外点率，设计了分层运动一致性约束（hierarchical motion consistency constraint，HMCC）算法，提高几何验证算法的效率。4组不同倾斜设备采集的无人机影像的实验结果说明，该方案能够在保证重建精度的前提下，实现无人机倾斜影像高效和稳健的稀疏重建。 相似文献
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针对城市环境下影像空间定位精度低等问题,提出了一种在C/S架构下基于影像的移动平台空间自定位方法。首先对预采集的城市建筑物序列影像,利用最近邻距离比率(nearest neighbor distance ratio,NNDR)算法和归一化互相关匹配(normalized cross correlation,NCC)算法得到SIFT粗匹配,通过随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法对粗匹配点进行优化,通过精确解算基本矩阵 F 和投影矩阵 P ,建立建筑物三维点云模型,进而获得由影像特征点、像点坐标以及物方点坐标组成的物方特征库。其次以用户通过手机拍摄的影像作为定位影像,进行特征提取并与物方特征库影像匹配,获取对应物方点坐标。最后通过精确计算定位影像外方位元素,并在手机客户端中显示所拍照瞬间手机的空间位置,实现移动平台空间自定位。实验结果表明,该方法能够达到厘米级定位精度,可作为其他空间定位方法的有效补充。 相似文献