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提出一种光流特征聚类的车载全景序列影像匹配方法.采用非参数化的均值漂移特征聚类思想,以SIFT多尺度特征匹配点的位置量和光流矢量,构建了影像特征空间的空域和值域;利用特征空间中对应的显著图像光流特征为聚类条件,实现了全景序列影像的匹配;最后以全景极线几何约束为条件进行粗差的剔除.通过相同、不同内点率以及不同数据的试验对比分析,本文方法在匹配正确点数和正确率方面要优于经典的Ransac法和金字塔Lucas-Kanade光流法,尤其在场景复杂造成的低内点率情况下,算法表现较为稳定,并可较好地剔除由重复纹理、运动物体、尺度变化等产生的匹配点粗差. 相似文献
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针对传统RANSAC算法在特征点提纯方面效率不高、迭代计算复杂等缺点,提出先利用拓扑约束进行特征点提纯,得到初始匹配点集,再通过RANSAC原理进行特征点精确提纯,最后通过最小二乘法利用精确匹配点求解单应矩阵进行图像配准。实验结果表明:拓扑约束提纯算法计算效率高,能有效提高RANSAC算法的正确匹配率和时间效率,可得到更多更稳定的匹配点,提高图像配准的精度。 相似文献
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为了克服断裂、变形等因素对线特征匹配的影响,本文提出了一种同名点累计分布约束的航空影像线特征匹配算法。该算法在Canny边缘提取的基础上对两张影像中的待匹配线特征建立索引,首先利用单应性矩阵结合核线约束精简候选线特征数量,并通过以点代线的方式对线特征上的所有点进行匹配;然后建立累计分布矩阵统计同名点的分布情况以确定同名线特征;最终整合双向匹配结果,实现线特征的多对多匹配。选取典型的航空影像进行线特征匹配实验,结果表明:本文提出的匹配算法能进行曲线匹配,并可实现断裂线特征的多对多匹配,鲁棒性强。与已有匹配算法进行比较,该算法在尺度、亮度、旋转等变化条件下仍可取得较为满意的匹配结果,且在匹配效率上具有一定的优势。 相似文献
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针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。 相似文献
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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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利用Horn-Schunck变分光流的通用模型,将描述符配准作为改进方法的支撑,结合经影像特征匹配所提取的同名特征,在光流条件中增加同名特征一致限制,提出一种基于特征匹配的变分光流方法。利用无人机视频影像对所提出的方法与原始变分光流算法进行了对比实验分析,实验结果表明该方法在目标位移过大时,能利用特征点信息解决光流连续性被打破的问题,准确获得大位移光流。 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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针对现有的特征点匹配结果的密集度无法满足于三维重建的需求问题,本文提出了一种结合局部单应矩阵的资源三号遥感影像稠密匹配方法。首先,采用ASIFT算法对资源三号遥感影像进行特征点匹配,通过随机抽样一致性(RANSAC)算法对初始的匹配结果进行优化,提高ASIFT匹配结果的精度;其次,以优化后ASIFT匹配结果作为匹配基元,构建Delaunay三角网,利用Delaunay三角网间的同名三角单元的单应矩阵关系对已有匹配结果进行加密;最后,通过灰度相似性和最小二乘双重约束提高加密特征点的精度,从而达到精匹配的目的。实验选取ZY-3遥感影像作为实验数据,实验表明,本文算法具有较好的可靠性与鲁棒性,能获得比ASIFT匹配多6倍的同名点。 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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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
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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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由于受到多重因素的影响,影像中提取的线特征经常出现断裂、变形、遮挡等问题。为克服上述问题对线特征匹配的影响,本文提出一种结合离散化描述与同名点约束的航空影像线特征匹配算法。算法首先利用单应性约束结合核线约束精简候选线特征数量;然后采用“以点代线”的方式,通过统计线上同名点的分布情况确定线特征初匹配结果;最后根据线特征与其邻域内同名点间的距离关系对匹配结果进行核验,以保证匹配的可靠性。选取AMC580相机系统所获得的航空影像进行线特征匹配试验,结果表明,本文算法匹配正确率高,匹配速度相对较快,并可实现曲线匹配及断裂线特征的多对多匹配。与已有匹配算法进行比较,本文算法在影像间存在有尺度、亮度、旋转变换等复杂条件下的匹配正确率均高于90%,具有较好的匹配稳定性。 相似文献
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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
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基于SIFT的宽基线立体影像最小二乘匹配方法 总被引：5，自引：2，他引：3
提出基于对极几何和单应映射双重约束的SIFT特征多尺度加权最小二乘匹配算法。算法首先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,并采用基于奇异值分解(SVD)的SIFT特征匹配、基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(NCC)匹配获得精度较高的初始匹配点用于立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计。然后在对极几何和单应映射的双重约束下,基于自适应NCC及距离加权的多尺度最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留匹配定位精度较高的原始SIFT特征点对。算法综合应用基于积分影像的NCC快速计算、金字塔影像匹配等方法和策略。最后选取实际的宽基线序列立体影像进行试验并同原始的SIFT特征匹配算法、基于SVD的SIFT算法进行了综合对比分析。结果表明当影像间无显著亮度变化时该方法的匹配性能明显优于现有的方法。 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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针对特征点法视觉里程计(visual odometry,VO)中,描述子匹配算力要求较高,而光流追踪算法存在误差累积的问题,提出了一种双目混合追踪的视觉里程计算法,并通过实验对该方法的定位结果与计算效率进行分析.在该算法中,前端在影像关键帧提取ORB(oriented brief)特征点并生成路标点,优先采用Inverse Compositional光流进行追踪,使用卡方检验等检测外点;为检测定位粗差,提出通过由相邻帧位姿恢复的极线进行检验;光流追踪失败或未通过极线检验时,提取ORB特征点维持跟踪或进行重定位;同时,后端进行相机位姿、路标点联合优化以减小误差累积.实验结果表明,该算法定位精度低于ORB-SLAM2(simultaneous location and mapping)算法,但运算效率有明显提升. 相似文献
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多源高分辨率遥感影像自动匹配算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。 相似文献