共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
针对现有固定窗口相关匹配方式难以适用纹理断裂、深度不一、纹理匮乏等近景影像匹配问题,该文提出一种结合局部仿射变换的自适应窗口匹配算法。以ASIFT特征点作为匹配基元:①利用同名三角网局部仿射变换确定匹配搜索区域;②利用Canny边缘点约束确定候选点自适应相关窗口,对应的建立参考点相关窗口;③建立顾及窗口尺寸的灰度差异相似性测度函数,将小于阈值的最小函数值对应的候选点作为匹配同名点;④采用RANSAC方法对匹配结果进行检核剔除错误匹配。选择3组典型特征的近景影像进行匹配实验,该文算法均能获得可靠的匹配结果,验证该算法的鲁棒性。通过与不同窗口、不同算法进行对比分析,本算法能有效减少窗口内像素点深度不一致引起的错误匹配,且在增加匹配点数量的同时提高匹配精度和可靠性。 相似文献
2.
3.
一种基于三角网约束的立体影像线特征多级匹配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对直线匹配可靠性问题,提出了一种基于三角网约束的立体影像线特征多级匹配方法。首先采用SURF算法匹配一部分可靠的种子点,利用这些种子点约束其邻域内的直线匹配;然后,将这些种子点构建三角网,利用三角网约束直线匹配的搜索范围,进行三角网约束下的线-线匹配;再次,在三角网的约束下,进行线-面匹配。为了提高直线匹配相似性测度的可区分性,提出了基于移动窗口的自适应直线相关方法,不仅在表面非连续区域能取得可靠匹配,在纹理缺乏区域也能取得可靠匹配结果。利用具有典型纹理特征的近景影像和航空影像进行了试验分析,结果表明,本方法能获取可靠的直线匹配结果。 相似文献
4.
5.
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
6.
在众多双目影像密集匹配算法中,半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)算法相比局部匹配算法和全局匹配算法在精度和效率方面具有较高优势。相较于一般影像,城市场景影像往往存在大量人造建筑物。针对城市区域立体影像的这一特点,本文提出一种基于Hough变换直线检测的城区影像SGM改进算法,将Hough变换获得的直线信息融入SGM的匹配框架,提高密集匹配算法的精确度和准确度。 相似文献
7.
针对影像间尺度变化、直线提取断裂、直线邻域纹理断裂引起的近景影像直线匹配难题,该文提出一种结合同名点及核线约束的近景影像直线匹配算法。该算法在已有同名点和直线提取结果的基础上,首先确定目标直线两侧离目标直线距离最近的同名点,利用其在右影像上对应的同名点连线得到的虚拟直线为基准构建矩形候选区;其次,分别计算左、右影像上同名点连线得到的虚拟直线与待匹配直线的夹角,根据两角度差值进一步对候选直线进行筛选;然后,利用核线约束计算目标直线和候选直线的重叠部分,并以此为中心构建直线支撑域,统一两支撑域窗口尺寸,根据窗口灰度相关确定同名直线;最后,采用距离约束对匹配结果进行检核完成直线匹配。选取具有不同几何变换的三组近景影像进行直线匹配实验,结果表明该文方法能获得可靠的直线匹配结果。 相似文献
8.
针对景深突变、区域遮挡等因素导致的倾斜立体影像中同名建筑物角点难以准确匹配的难题,提出一种基于核线驱动和自适应窗口的鲁棒匹配算法。算法分3个阶段:1提取重复度较高、分布均匀的角点特征,并对立体像对进行多类型互补仿射不变特征匹配,以用于后续的几何关系估计;2利用随机采样一致性(random resample consensus,RANSAC)算法来排除地面区域的角点特征,并采用改进的RANSAC算法估计两组倾角迥异的核线关系;3基于步骤2估计的双核线关系求取景深突变区域中角点的近似几何单应变换,并联合自适应窗口方法实现同名建筑物角点的精确匹配。最后,通过多组高分辨率无人机倾斜影像数据验证了该算法的有效性与优越性。 相似文献
9.
《测绘与空间地理信息》2020,(8)
针对传统纹理提取窗口尺度固定,而且影像提取还会受到影像噪声、同物异谱或异物同谱等因素影响的问题,本文提出了一种融合多波段信息的自适应窗口算法。首先,利用多波段信息改进边缘检测算法,再基于边缘检测结果,选择最佳窗口尺度;其次,运用自适应窗口算法和固定尺度窗口算法分别提取影像纹理特征,并结合影像光谱特征进行支持向量机分类,对比分类结果,光谱特征结合自适应窗口纹理的分类精度优于结合固定尺度窗口纹理。表明自适应窗口算法提取纹理特征比固定尺度窗口算法更具优势,融合多波段信息的自适应窗口算法是有效的。 相似文献