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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 162 毫秒
1.
为了消除图像拼接中的缝隙,本文提出一种改进的图像拼接算法。该算法首先利用经典的SIFT算子提取特征点,接着建立两幅图像的映射关系,利用RANSAC算法进行特征匹配点提纯,最后重叠区域的像素融合采用改进的加权平均算法。实验表明,该算法可以很好地消除重叠区域的拼接缝隙。  相似文献   

2.
提出了一种利用零交叉点特征提取的改进SIFT算子用于遥感影像的自动匹配.将图像几何特征引入到尺度空间探测中,获得了重复性更高、更稳定的特征.采用近景数码大旋角数码立体像对和低空航摄立体像对进行了算法测试.实验表明,改进后的SIFT算子应用于遥感影像自动匹配,在特征提取重复率、匹配正确点数、匹配正确率上均有明显提升.  相似文献   

3.
王艳  祁萌 《测绘通报》2021,(8):28-32,47
为实现无人机航拍图像的实时拼接,本文深入研究了无人机航拍图像拼接中的关键技术,提出了一种基于遗传算法优化的图像拼接算法。首先利用SIFT算法提取图像的特征点,在特征点粗匹配过程中,采用欧氏距离作为相似度测量,利用遗传算法的并行性优化特征点匹配性能;然后使用RANSAC算法去除误匹配点对并获得转换矩阵,从而完成图像拼接。试验结果表明,采用遗传算法进行特征匹配,可大大降低匹配时间,匹配时间与特征点数量成正比;同时提高了匹配精度,进而提高了图像拼接的实时性和稳健性。  相似文献   

4.
基于特征点检测的高分辨率图像拼接运算量大、速度慢,改进后可以提高效率。从减少参与SIFT计算的数据量和优化算法两方面实现图像拼接加速。建立基于ED-SIFT的图像拼接算法,图像边缘检测优选Soble算子;使用Python+OpenCV,对WorldView3切片数据进行拼接实验,平均耗时为0.96 s;与传统基于SIFT的图像拼接算法相比,在保证一定数目的特征点同时,速度加快9.47倍。使用该算法对重叠率为20%、65%、80%的切片数据拼接成功,平均耗时都在0.96~1.08 s。继续用OpenCV+Numba并行运算实现该算法,对运算提速已不明显。基于ED-SIFT的图像拼接算法对高分辨率遥感图像拼接提速明显,对不同重叠率图像拼接皆有效。  相似文献   

5.
利用Harris-Laplace和SIFT描述子进行低空遥感影像匹配   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了基于Harris-Laplace和SIFT描述子的改进的特征匹配方法。在特征点检测阶段,采用Har-ris-Laplace算法检测出影像上的关键点,该关键点对光照变化、图像噪声和尺度变化具有不变性;然后,确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述子对特征点进行描述;在特征点匹配阶段则利用BBF算法和RANSAC算法对特征点进行粗匹配和精匹配。实验结果表明,相对于基于SIFT的匹配方法,此算法在匹配速度相同的情况下,提高了匹配精度。  相似文献   

6.
何敬  李永树 《测绘科学》2011,36(6):152-154
SIFT算法是基于尺度空间的特征匹配方法,该算法为每个关键点指定了方向参数,具备旋转不变性,对图像倾斜的适应性很强.本文采用SIFT算法对无人机图像提取特征点,利用欧氏距离粗匹配,通过距离中误差精匹配.在对拼接误差原因分析的基础上,提出了采用最优路径的拼接方法来降低误差.  相似文献   

7.
通过深入的研究,充分理解SIFT算法的理论知识,基于VC++6.0平台编程实现SIFT算法。使用贵州省安顺机场无人机影像进行实例验证,结合主流已发布的SIFT算子与时间、空间复杂度来评价和改进算法。采用影像分块的策略,并且,使用了多进程、多线程思想,优化了原本的SIFT算子,解决了原先严重的耗时性,从影像匹配的精度和速度上都有所改进。自动匹配算法的不断改进使航空影像的图像自动匹配成为了可能。  相似文献   

8.
卢斌  宋夫华 《测绘科学》2013,38(1):23-25
本文提出了一种自适应帧采样和限定特征提取区域的拼接方法,根据帧间重叠率和帧间隔建立线性模型,并把各帧图像对准到其前后的关键帧上。在特征点提取方面,提出了一种改进的SIFT算法进行特征点提取,并采用随机采用一致性(RANSAC)方法来更新匹配点,在图像融合中采用线性加权渐入渐出的自然融合算法。实验结果表明:该方法对一般场景能稳定的抽取到关键帧,并进行拼接,取得了较好的拼接效果。  相似文献   

9.
赵鑫  王萍  李慧  荆林海  赵晓晴 《测绘科学》2021,46(10):98-107
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   

10.
研究基于点特征的匹配算法,结合现有影像匹配算子的优缺点,提出一种适用于低空遥感影像特征点的自动提取与匹配方法。首先在简化的高斯尺度空间中检测Harris角点,使该特征点具有尺度不变性;然后采用Forstner算子对关键点精确定位,精度达到子像素级;最后通过简化特征点描述符实现算法简化。在特征点匹配阶段,采用BBF-KD初匹配和二次精匹配提高匹配精度。以低空遥感影像为实验数据测评SIFT算法和文中方法在提取速度、匹配正确率、稳定性等方面的性能。实验结果表明,相对于传统的SIFT算法,处理影像清晰的低空遥感数据时本方法有更高精度和更快速度。  相似文献   

11.
基于SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
李然  张云生 《测绘科学》2011,36(3):8-10,18
本文提出一种基于SIFT特征的不同源遥感影像自动匹配方法。首先利用Harris算子结合SIFT特征提取影像上均匀分布的特征点,建立高维SIFT特征描述符;然后以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,实施两种不同源遥感影像的特征匹配;最后将SIFT特征匹配结果作为初始值,采用将搜索范围扩大到尺度空间后的改进最小二乘影像匹配方法对SIFT特征匹配获得的同名像点进行精匹配。经对同一地区SPOT-5 HRG全色影像与航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。  相似文献   

12.
提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector, )和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,然后确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。  相似文献   

13.
SIFT (scale invariant feature transform) is one of the most robust and widely used image matching algorithms based on local features. However, its computational complexity is high. In order to reduce the matching time, an improved feature matching algorithm is proposed in this paper under the premise of stable registration accuracy. This paper proposed a normalized cross-correlation with SIFT combination of remote sensing image matching algorithm. The basic idea of the algorithm is performing the space geometry transformation of the input image with reference to the base image. Then the normalized cross-correlation captures the relevant part of the remote sensing images. By this way, we can reduce the matching range. So some unnecessary calculations are properly omitted. By utilizing the SIFT algorithm, we match the preprocessed remote sensing images, and get the registration points. This can shorten the matching time and improve the matching accuracy. Its robustness is increased correspondingly. The experimental results show that the proposed Normalized cross-correlation plus SIFT algorithm is more rapid than the standard SIFT algorithm while the performance is favorably compared to the standard SIFT algorithm when matching among structured scene images. The experiment results confirm the feasibility of our methods.  相似文献   

14.
基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配   总被引:2,自引:0,他引:2  
SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。  相似文献   

15.
由于无人机在空中的姿态不稳定,拍摄的影像存在像幅小、数量多、基线短、倾角过大、曝光不均匀等问题,采用常规的影像匹配方法效果不是很理想,有时甚至无法进行匹配,而SIFT(Scal Invariant Featre Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像处理中。本文分析了SIFT算子的优点,介绍了用该算法对无人机影像进行特征点的提取,并采用最小二乘算法进行精匹配。经对同一地区无人机航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。实验证明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点,应用前景十分广阔。  相似文献   

16.
影像匹配是无人机遥感影像拼接和三维建模的基础和关键步骤。结合不同算法的优势,本文提出一种基于特征组合与RANSAC算法的无人机遥感影像匹配方法。该匹配方法首先采用AKAZE算法检测影像的特征点,然后利用SIFT描述符描述特征向量并获取特征点的主方向,最后基于单映射变换矩阵的RANSAC算法进行精准匹配。本文对基于特征组合与RANSAC算法的匹配效果进行了试验对比分析,试验结果表明:与常用匹配方法的匹配效果相比,本文的匹配方法继承了AKAZE算法的快速匹配能力,匹配总耗时介于AKAZE算法和SIFT算法之间,约为BRISK算法匹配耗时的20%;同时,该匹配方法继承了SIFT算法的多匹配点对性能,从整体匹配效果来看,本文的匹配方法优于AKAZE、SIFT、BRISK算法。  相似文献   

17.
高放  陆频频  王旭 《测绘工程》2016,25(6):19-23
当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。  相似文献   

18.
应用不变特征获取均匀控制点的遥感影像配准算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文针对大幅影像配准时计算量大、配准点分布严重不均匀以及错配率高等问题进行了研究,提出一种可保持配准点均匀分布的快速配准算法.首先对基准影像和待配准影像进行分块提取SIFT特征算子,然后局部自适应地对影像块中的匹配点进行几何约束,从局部选取最优匹配点以达到提高图像匹配准确率的目标.通过对大量不同类型的影像进行配准实验,...  相似文献   

19.
基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配   总被引:2,自引:2,他引:0  
提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段:①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。  相似文献   

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