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针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹... 相似文献
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针对传统方法和深度学习匹配方法在倾斜影像上获取匹配点少、复现率低以及精度不高等问题,本文提出一种面向倾斜摄影的深度学习航空影像匹配方法。首先,利用POS信息计算影像重叠区域,并对倾斜影像进行透视变换改正,减弱几何变形对匹配过程的影响;其次,在变换后的重叠区域影像上利用训练的多尺度特征点检测网络推理其对应的高斯热力图,在高斯热力图尺度空间检测极值点作为稳定特征点,基于自监督主方向检测网络获取特征点主方向;接着,在特征点描述阶段,结合网络学习得到的特征点位置和主方向获取尺度旋转不变GeoDesc基础描述子,并考虑图像的几何、视觉上下文信息对描述子进行增强处理;最后,通过双向比值提纯法获取初始匹配点,利用RANSAC和图约束方法剔除误匹配后获得最终匹配点结果。使用ISPRS提供的2组典型区域倾斜影像进行匹配实验,结果表明,相比于SIFT、ASIFT、SuperPoint、GeoDesc及ContextDesc等算法,本文方法能够在大视角变化和纹理信息贫乏的倾斜影像对上获取更多均匀分布的匹配点,同时复现率也要优于其他方法。 相似文献
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目前遥感影像跨视角匹配技术无法直接使用大幅卫星影像进行匹配,难以满足大范围复杂场景匹配的任务需求,且依赖大规模数据集,不具备良好的泛化能力。针对上述问题,本文在质量感知模板匹配方法的基础上结合多尺度特征融合算法,提出一种基于视角转换的跨视角遥感影像匹配方法。该方法首先利用手持摄影设备采集地面多视影像,经密集匹配生成点云数据,利用主成分分析法拟合最佳地平面并进行投影变换,以实现地面侧视视角到空视视角的转换;然后设计了特征融合模块对VGG19网络从遥感影像中提取的低、中、高尺度特征进行融合,以获取遥感影像丰富的空间信息和语义信息;最后利用质量感知模板匹配方法将从视角转换后的地面影像上提取的特征与遥感影像的融合特征进行匹配,获取匹配的软排名结果,并采用非极大值抑制算法从中筛选出高质量的匹配结果。实验结果表明,在不需要大规模数据集的情况下本文方法具有较高的准确性和较强的泛化能力,平均匹配成功率为64.6%,平均中心点偏移量为5.9像素,匹配结果准确完整,可为大场景跨视角影像匹配任务提供一种新的解决方案。 相似文献
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针对直线匹配过程中存在直线提取断裂、影像尺度不一、纹理断裂处灰度相似性约束可靠性弱的问题,本文提出了一种基于局部点、线仿射不变性约束的直线段匹配算法。该算法首先利用SIFT匹配得到的同名点构建参考影像、搜索影像同名三角网,并采用三角网约束直线匹配的搜索范围获得初始候选直线;然后利用方向约束对候选直线进行二次筛选,滤掉明显的错误候选直线;最后分别建立参考直线与候选直线的支持区域,搜索并确定位于直线支持区域内的匹配点并以直线为基准对其进行区域划分,并根据点、线仿射不变性原理分区域约束确定同名直线。通过选取网上公开影像数据库中典型影像对进行直线匹配实验,结果表明本文算法具有较好的鲁棒性,并能获取可靠的直线匹配结果。 相似文献
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针对现有立体影像直线匹配方法中的线描述子只依赖局部灰度特征导致可靠性较弱的问题,本文提出了一种结合网状描述符和单应约束的直线匹配方法。① 利用线特征检测算法（Line Segment Detector, LSD）提取参考影像及搜索影像中的直线段;② 根据角度约束和核线约束确定候选直线,缩小直线搜索范围,并计算参考直线与候选直线的重叠部分以确保端点一致;③ 利用直线段固定邻域内的同名点对构建网状描述符,选择3组不同的同名点对分别计算直线相似值,取其中最大值作为直线段的最终相似度从而确定同名直线对;④ 将未搜索到同名点对的直线段利用单应性矩阵映射至搜索影像,并根据3个判别准则得到最终的匹配结果。为了验证算法的有效性及鲁棒性,本文选取国际公开的标准测试数据集中5组近景影像进行实验,并与现有3种具有代表性的算法进行对比。结果显示本文算法的准确度及有效性均优于对比的3种算法,在匹配准确率与运行效率上最高有16.1%与49倍的提升,对于不同条件下的影像均能取得良好的直线匹配结果。 相似文献
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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。 相似文献
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基于DEM的SAR影像几何定位参数校正方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对大范围无地面控制的SAR影像几何纠正,利用在一定时间和空间范围内SAR系统几何定位参数误差具有一定稳定性的特点,提出基于DEM的几何定位参数校正方法。该方法首先基于DEM进行影像模拟生成模拟SAR影像;然后在模拟SAR影像上提取特征点,针对特征点将模拟SAR影像和原始SAR影像进行匹配,得到特征点在原始SAR影像上的同名特征点,再结合DEM进行模拟影像间接定位获取特征点的地理坐标,以此作为几何定位参数校正的参考点;进而根据严密SAR几何构像模型构建几何定位参数校正模型,解算几何定位参数校正值;最后,利用几何参数校正值改正区域内其他SAR影像几何定位参数,提高区域内SAR影像几何定位精度。以高分三号影像进行试验,使用本文方法获取一景影像的几何定位参数校正值,对同一轨道内的和不同轨道的其他SAR影像进行参数校正,并对参数校正前后的几何定位精度进行评价。结果显示,同一轨道内的影像定位精度由66.0 m提高到9.7 m,不同轨道的影像定位精度由65.0 m提高到13.5 m,表明本文方法能够显著提高SAR影像几何定位精度。 相似文献
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特征匹配是无人机影像拼接过程的关键步骤,针对传统的特征匹配方法在影像拼接过程中获取匹配点少、特征点分布不均匀、匹配耗时长等问题,本文提出一种基于Dense SIFT特征的无人机影像快速拼接算法。首先,利用影像POS信息构建连接矩阵以引导匹配过程;然后在降采样影像上进行影像分块,利用Dense SIFT算子获取初始匹配点,并采用两次NCC方法分别实现降采样影像和原始影像上匹配点的精化;最后,基于共线方程将影像投影至物方面上,完成影像的快速拼接。本文选取2组无人机影像进行拼接实验,将本文算法与SIFT和SURF匹配拼接方法进行对比,结果表明：在影像特征点匹配方面,本文方法获取匹配点数量是SIFT和SURF算法的5倍以上,且匹配点分布更加均匀;在影像拼接结果方面,本文方法不仅能够较快完成影像拼接,而且有效避免了拼接影像中的“重影”现象,保证了较好的拼接质量。 相似文献
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高光谱影像标记样本的获取通常是一项费时费力的工作,如何在小样本条件下提高影像的分类精度是高光谱影像分类领域面临的难题之一。现有的高光谱影像分类方法对影像的多尺度信息挖掘不够充分,导致在小样本条件下的分类精度较差。针对此问题,本文设计了一种面向高光谱影像小样本分类的全局特征与局部特征自适应融合方法。该方法基于动态图卷积网络和深度可分离卷积网络,分别从全局尺度和局部尺度挖掘影像的潜在信息,实现了标记样本的有效利用。进一步引入极化自注意力机制,在减少信息损失的同时提升网络的特征表达,并采用特征自适应融合机制对全局特征和局部特征进行自适应融合。为验证本文方法的有效性,在University of Pavia、Salinas、WHU-Hi-LongKou和WHU-Hi-HanChuan4组高光谱影像基准数据集上开展分类试验。试验结果表明,与传统分类器和先进的深度学习模型相比,本文方法兼顾执行效率和分类精度,在小样本条件下能够取得更为优异的分类表现。在4组数据集上的总体分类精度分别为99.01%、99.42%、99.18%和95.84%,平均分类精度分别为99.31%、99.65%、98.89%和... 相似文献
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当影像中存在多个相同或相近的直线特征时,仅利用单直线特征间的相似性进行匹配容易导致算法失效,因此本文提出基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法。该算法利用直线间的拓扑关系分别对2幅影像上提取的直线进行编组得到特征直线组,并将其作为匹配基元;然后利用核线约束确定候选同名直线组的搜索范围,精简了候选直线组的数量;依据直线间几何属性特征向量的仿射不变性建立直线组的匹配关系,将仿射不变量交比作为基础几何不变性测度,并延伸设计仿射相似度参数,计算出目标直线组与每个候选直线组的仿射相似度或一般相似度,确定2种相似度下总体相似度值最大的特征直线组为其同名直线组,最后将同名直线组分裂为2对同名单直线,对分裂后的结果进行整合可以显著降低冗余匹配,得到“一对一”的匹配单直线。为了验证算法的可靠性,实验选取网上公开的5组典型近景影像进行测试,通过与其他匹配算法的对比分析,结果表明该算法应对影像间存在的视角、旋转和尺度变换等复杂条件均取得了较高的匹配精度,匹配正确率最高有14.5%的提升,且阈值的选择对匹配结果影响微弱,验证了基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线算法鲁棒性和匹配稳定性较强。 相似文献
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针对现有传统影像匹配在星载平台有限的存储及算力条件下难以快速计算的问题,本文提出一种适用于星载平台的、基于哈希学习的轻量化快速影像匹配方法。该方法以同源卫星影像的特征描述符作为训练集计算哈希函数,并利用训练好的哈希函数将特征点的浮点型特征描述符映射至汉明空间,实现特征点对间相似度的快速计算,进一步通过剔除误匹配点获得精确匹配结果。同时,训练集中的特征描述符的种类可根据星载平台载荷的传感器类型、影像分辨率及目标区域影像的地貌类型进行灵活选择,使得本文方法具备良好的可重构性;计算汉明距离衡量特征点对间的相似度,提高本文方法在星载平台轻量化处理的应用能力。选取不同时刻资源三号卫星影像及高分七号卫星影像进行匹配对比实验,本文方法轻量化处理后的LW-SIFT方法相较于经典SIFT方法,在耗时方面减少50.12%,且增加正确匹配点数达20.28%。实验结果表明,本文方法能够显著提升影像匹配的精确度及时效性,有较大的应用潜力,能够为星载平台应用提供有力支撑。 相似文献
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针对机载点云与航空影像配准精度受点云密度影响较大的问题,本文提出一种交叉点结构特征约束下的机载点云影像配准方法。该方法充分利用激光测距精度较高这一优势,采用点云中的平面结构对影像区域网进行绝对定向约束。首先,利用POS辅助平差后的影像内外方位元素和影像交叉点结构匹配结果,以反投影距离为测度,按照最小二乘准则交会得到交叉点物方结构;然后,在LiDAR点云中自动探测交叉点结构的同名LiDAR平面点;最后,进行交叉点结构特征约束下的航空影像联合区域网平差,得到精确的相机内参数和影像外方位元素。实验结果表明,本文方法在平面和高程方向上均可达到1~2个像素的配准精度。与基于建筑物角特征的配准方法相比,有效克服了点云密度对配准精度的影响,当点云密度较低时,本文方法依然可以取得较高的配准精度。 相似文献
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随着三维传感器和三维重建技术的发展,跨源点云的配准融合成为了一个研究热点。传统的配准方法使用单一特征作为配准基元,会存在空间几何约束弱的问题。为了高精度融合跨源点云数据,充分表达场景中的立面信息,本文提出一种基于线面特征约束的跨源点云配准方法。通过RANSAC算法提取跨源点云中的同名线、面特征;利用四元数法描述空间变换参数,将线特征作为配准的约束条件,构建空间变换目标函数,估算变换相关参数完成粗配准,解决尺度差异性;在粗配准的基础上将面特征作为约束条件,求解旋转矩阵和平移参数完成精配准。以面特征代替点特征作为配准基元能避免从海量的点云数据中选取公共点,减少由人为选择的偶然误差,避免了误差的积累,进一步提高配准精度。最终使用影像匹配点云与激光雷达点云数据进行实验,结果为：在小区域单建筑、多建筑和大区域建筑群中RMSE值分别为0.364 7、0.032 0和0.614 6,且同名面之间的夹角最大不超过1.5°,最小不到0.1°,夹角角度均值在1°范围内。结果表明本文方法对具有尺度差异的跨源点云具有较好的配准效果。 相似文献
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SAR影像匹配是SAR数据处理的重要环节,但是,SAR影像匹配成功率、正确率及精度较低。通过SAR影像匹配,建立SAR匹配像对,对雷达立体观察和立体测量有重要的意义。在机载SAR影像匹配中,应用SIFT 算法,获得较稳定的特征,并结合2D单应变换的RANSAC算法剔除误匹配点对;选取三组不同类别的机载SAR影像数据,利用SIFT 和粗差剔除相结合的算法,通过VC++和OpenCV编程,提取出特征稳定且均匀分布的同名点对,完成机载SAR影像匹配实验。结果表明,对于含有人工建筑物的机载SAR影像,SIFT 算法可有效地提取大量稳定的匹配点对,其正确率高;对于含有自然植被的机载SAR影像,SIFT 算法可有效地提取较多稳定的匹配点对,其正确率较高;由于SIFT 算法实质上是基于局部灰度匹配的算法,对于纹理信息缺乏的机载SAR影像,只可提取少量稳定的匹配点对,其正确率相对前两者较低。总体而言,在机载SAR影像中SIFT 算法能够提取到稳定的匹配点对,并结合基于2D单应变换的RANSAC算法,可有效剔除误匹配点对,提高匹配正确率及精度。 相似文献
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多源、多尺度遥感影像为研究不同尺度的地表变化提供了丰富的数据。但其在作比较研究时,通常会涉及空间尺度统一问题,当多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时,其空间尺度统一相对困难。为此,本文针对多源、多尺度遥感影像间尺度比较时所涉及的空间尺度转换问题,提出了最大公约数的空间尺度转换算法,并以IKONOS多光谱影像为数据源,采用若干商业软件和本文所提算法进行空间尺度转换比较实验;同时,利用均值、标准差和相关系数等6个评价指标对空间尺度变换后的影像进行定量评价。结果表明,本文提出的空间尺度转换方法对原始影像的光谱信息等特征具有很好的保真性,简单易行,可实现遥感影像任意空间尺度的转换,解决了多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时的空间尺度转换问题。 相似文献
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由于高空间分辨率遥感影像自身的复杂性,传统的分水岭分割方法难以取得令人满意的效果。本文提出一种改进分水岭变换的高分辨率遥感影像多尺度分割方法,在抑制分水岭过分割现象的同时,还能实现对遥感影像的多尺度分割。该方法充分考虑了高分辨率遥感影像的多光谱和多尺度特性,首先,利用各向异性扩散滤波技术对影像进行平滑滤波,目的是在滤除各种噪声的同时还能保持影像的边缘特征和重要的细节信息;然后,提取影像的多尺度形态学梯度,并从梯度图像中提取标记;接着进行基于标记的分水岭变换;最后,利用改进的快速区域合并算法实现对影像的多尺度分割。实验表明,改进的算法能有效地抑制分水岭的过分割现象,对高分辨率遥感影像有较好的分割性能。 相似文献
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遥感影像目标检测在城市规划、自然资源调查、国土测绘、军事侦察等领域有着广泛的应用价值。针对遥感影像目标检测在目标尺度变化大、目标外观相似性高以及背景复杂度高等方面的难点，本文提出了一种新的目标检测算法，该算法有效融合了多元稀疏特征提取模块（MNB）和阶层深度特征融合模块（HDFB）。多元稀疏特征提取模块以多个卷积分支结构来模拟神经元的多个突触结构提取稀疏分布的特征，随着网络层的堆叠获取更大感受野范围内的稀疏特征，从而提高捕获的多尺度目标特征的质量。阶层深度特征融合模块基于空洞卷积提取不同深度的上下文信息特征，然后提取特征通过独创的树状融合网络，从而实现局部特征与全局特征在特征图级别的融合。本文算法在大规模公开数据集DIOR进行验证，实验结果表明：(1)多元稀疏特征提取模块和阶层深度特征融合模块相结合的方法总体准确率达到72.5%，单张遥感影像的平均检测耗时为3.8毫秒；(2)通过使用多元稀疏特征提取模块，多尺度和外观相似性目标的检测精度得到了提高，与使用Step-wise分支的物体检测结果相比，总体精度提高了5.8%；(3)通过阶层深度特征融合模块的多感受野深度特征融合网络提取阶层深度... 相似文献
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遥感影像是地形测绘、三维重建等任务的主要数据源之一,分辨率影响着被测目标在影像上的表示能力,对后期三维模型的定位精度及重建效果起着重要作用。针对遥感影像像幅较大且目标特征表现复杂、细节丰富的特点,结合实景三维模型重建的需求,提出了一种增强型遥感影像SRGAN算法。克服了传统方法进行超分重建时易出现边缘效应、产生模糊重建的情况,改进了简单卷积网络仅能提取影像中较为浅层的特征信息,无法在提高分辨率的同时保留影像丰富细节的局限。本文所提算法在生成模型中使用密集剩余残差块进行深层特征提取,在判别模型中引入多尺度判别思想,从而保证遥感影像重建时特征纹理、细节信息、高频目标的完整与精确。实验构建不同时间、不同类型区域的遥感影像数据集,在此基础上将本文算法与Bicubic、SRGAN、ESRGAN算法进行对比分析,在超分重建中PSNR较对比算法提升约3个单位,渗透指数PI更趋向且稳定于1,SSIM与清晰度指标Q同样得到较好改善;在三维重建中影像密集匹配点数量得到提升,同时误差减少,模型精细程度和定位精度得到提高。结果表明,本文算法适用于遥感影像超分辨率重建问题,并在实景三维模型重建中对精度的提升表现较好。 相似文献
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针对现有由稀到密的加密匹配算法中,初始匹配点可靠性低将导致迭代匹配拓展过程存在较多误匹配的问题,提出一种基于可靠匹配点约束的遥感影像密集匹配算法。首先,利用SIFT匹配点约束直线匹配获得的同名直线构建虚拟匹配点集,结合虚拟匹配点集和SIFT匹配点集建立初始匹配点集;然后,依次采用局部影像信息和局部几何约束对初始匹配点集进行检核剔除错误匹配,主要体现在利用指纹信息和梯度信息构建匹配点局部区域约束剔除较为明显的误匹配点,利用匹配三角网构建局部几何约束剔除由相似纹理产生的误匹配点,得到优化后的可靠匹配点;最后,基于可靠匹配点构建的Delaunay三角网,以三角形重心为加密匹配基元,结合核线约束和仿射变换对其进行迭代匹配拓展,得到最终匹配点集。选取4组资源三号卫星前视数据和后视数据进行实验,结果表明：利用局部纹理特征和局部几何双重约束模型可有效剔除误匹配点得到可靠匹配点,通过可靠匹配点进行迭代匹配拓展得到的密集匹配结果相较于对比算法具有更高匹配精度,在4组数据上其平均匹配精度为95%,具有较好的匹配稳定性。 相似文献