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视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取。针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法。该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤。首先,利用SURF特征匹配方法提取足够且分布良好的特征点;其次,进行初始匹配,得到一些正确的匹配点对及影像对之间的初始投影变换关系;最后,采用几何对应匹配策略进行匹配传播,得到更可靠的匹配结果。通过图像对之间的几何关系,几何对应匹配能够发现比初始SURF算法更合适的匹配结果。对TUM数据综合试验表明,该算法简单快速,匹配精度高。 相似文献
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几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法 总被引：2，自引：2，他引：0
提出一种基于几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的SIFT特征提取方法提取SIFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数(SSIM)作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法(RANSAC)根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。 相似文献
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图像超分辨率重建技术是根据序列图像间信息互补重建高分辨率图像的技术，其主要步骤在于精确运动估计算法和有效超分辨率重建算法。针对存在旋转、缩放变换的序列图像，本文提出一种基于SIFT匹配和随机采样一致性算法（RANSAC）的运动估计算法，该方法首先使用SIFT算法对图像序列的特征点进行提取并匹配，然后使用RANSAC算法消除误匹配点并获取投影变换矩阵，从而获得图像序列间的亚像素级的运动信息；采用一组低分辨率序列图像进行试验，基于上述运动估计算法，采用迭代反投影进行超分辨率重建。试验结果表明，运动估计精度较高，重建影像具有较好的视觉效果，尤其适用于影像序列间存在旋转缩放运动的图像序列的超分辨率重建。 相似文献
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针对传统影像定向方法难以适用于球形全景影像定向的问题,该文提出了一种基于运动恢复结构(SfM)算法思想的球形全景影像快速定向方法。通过避开视野盲区消除了由视野盲区特征点匹配引起的误差,并附加对极几何约束进行鲁棒估计以提高匹配精度;采用改进的EPnP算法对新添加的影像进行位姿计算,提高了新增影像的位姿计算精度和计算效率;提出了全景前方交会算法和全景光束法平差模型,并通过多种优化策略,提高了三维场景构建的精度。基于长白县街景序列影像的实验结果表明,该文所提算法能够实现多摄站球形全景影像的快速定向,并具有较好的精度水平。 相似文献
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由于影像间显著的几何和辐射差异,多源遥感影像自动匹配一直是目前研究的难点问题。首先引入具有光照和对比度不变性的相位一致性模型,并对其进行扩展,构建相位一致性的特征方向信息,然后借助于梯度方向直方图的模板结构,利用其特征值和特征方向,建立一种局部特征描述符——局部相位一致性方向直方图（local histogram of orientated phase congruency,LHOPC）,最后利用欧氏距离作为匹配测度进行同点名识别。对四组多源遥感影像进行试验,其结果表明,相比于尺度不变特征转换和加速鲁棒性特征算法,LHOPC能更为有效的抵抗影像间的辐射差异,提高了匹配性能。 相似文献
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针对SAR影像受相干斑噪声影响严重,难以直接利用灰度信息对特征直线进行匹配的问题,该文提出了一种基于空间结构信息的特征直线匹配方法。该方法首先根据影像间粗投影变换模型所提供的几何约束,将直线映射至同一坐标系下;然后基于直线双重距离进行匹配。为提高正确率,提出了旋转角一致性检核算法剔除误匹配。最后根据直线的空间特性对匹配直线对进行优化,获得"一对一"的匹配。对多组真实SAR影像进行实验,实验结果表明:该文提出的算法匹配直线对数量多,正确率高,稳定性好,优于L-P算法。 相似文献
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针对倾斜无人机影像间存在较大的视角、几何形变导致的难以高效获得可靠同名点问题,提出改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法.算法分为3个阶段:①利用POS数据及公开的SRTM辅助数据对影像进行近似正射纠正消除影像几何形变;②对重叠区域的影像进行均匀分块,根据影像块的信息熵来合理分配各影像块的特征点数,利用Harris算子提取均匀分布的特征点,采用SIFT描述子计算特征向量;③利用多层次约束的匹配策略,在保证匹配正确率的前提下尽可能提高计算效率.通过多组实验分析,结果表明该算法获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想. 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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基于单一特征的匹配办法在多源遥感影像匹配中往往不适用的问题,提出了一种结合拓扑信息和SIFT特征的自动多源遥感影像匹配方法。该方法首先在两幅影像中使用SIFT算法在尺度空间上提取特征向量,其次对这些特征点使用最近邻提取1：N的多个可能的匹配点对,然后结合位置信息和拓扑信息对这些可能的匹配点对进行剔除,并使用RANSAC方法剔除粗差,最终得到同名匹配点。试验结果表明,相比于计算机视觉领域常用的SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多正确的同名点。 相似文献
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基于特征尺度分布与对极几何约束的高清影像快速密集匹配方法 总被引：1，自引：1，他引：0
本文重点阐述了基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之三：高清影像快速智能匹配处理。图像特征匹配是影响数字摄影测量坐标空间计算效率的基础数据处理过程。为了解决高分辨率数据匹配校验计算成本更高及相似特征干扰等影像产品生成效率负面影响问题,本文通过研究影像尺度不变特征的数学本质,结合多视图相机几何模型,推导并验证了图像特征点的降采样尺度分布规律。根据图像空间几何关系在降采样尺度上的匹配映射关系,缩减图像匹配过程中的计算量并筛选有效待匹配点集,将特征点数量105量级的快速全局特征距离初匹配时长限制在亚秒级。在此基础上结合特征尺度分布信息改进的对极几何约束,改进特征匹配算法,辅助缩小匹配搜索范围,通过特征索引与分区并行处理,实现高清影像同名特征的高精度快速密集匹配,提升特征点基数、匹配特征点对数量与正确率。本文使用intel i7-4720HQ与NVIDIA GTX970M进行试验,基于尺度分布特性的特征匹配方法,以亚秒级的计算时间,获取符合多约束条件的103量级的匹配点对,为数字影像的快速高精度处理提供了一种新思路,在充分满足数字摄影测量的精度的基础上可提高其产品生成效率。 相似文献
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融合互补仿射不变特征的倾斜立体影像高精度自动配准方法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出一种基于最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)与Harris&Hessian Affine的互补仿射不变特征高精度自动配准算法。算法分3个阶段:①融合MSER与Harris&Hessian Affine互补不变特征,采用最小生成树算法选取一定数量的最优互补特征集合,基于特征的仿射不变信息实现局部图像的仿射与方向归一化,特征匹配采用多层次自适应策略,首先基于SIFT描述符的欧氏距离比率测度获得初始匹配,继而估计影像间的基本矩阵与单应矩阵,然后在双重几何约束下利用归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)测度进行扩展匹配,以增加特征匹配数量且最大限度地消除误匹配;②通过最小二乘匹配(least square matching,LSM)使匹配结果达到子像素精度,以提高配准精度,最小二乘匹配的迭代参数初值由同名仿射不变特征间的协方差矩阵与主梯度方位获得;③基于②的匹配结果和投影变换模型,完成影像的高精度配准。针对地面近景倾斜立体影像和无人机倾斜立体影像的试验结果证明了算法的有效性。 相似文献
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由于纹理缺乏地区影像缺少鲜明特征,特征重复性严重,使得单纯的基于特征的匹配算法很难获得唯一性较强的特征描述符,导致同名点误匹配的比率大大增加。AKAZE算法以非线性尺度空间为基础,较好地顾及了影像的纹理结构及细节信息,对纹理缺乏地区的影像匹配具有一定的应用价值。基于频域的Fourier-Mellin相位相关技术,通过对影像的频域及对极数变换,计算互功率谱可获得影像间的旋转、尺度和平移参数。因此,本文通过Fourier-Mellin变换计算影像间的几何关系,对AKAZE算法检测出的特征点进行了匹配范围的约束,初步解决了纹理缺乏地区的影像匹配问题。试验结果表明,该方法可以提高匹配的正确率及同名点对数。 相似文献
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针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高. 相似文献
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在倾斜航空摄影测量中,倾斜影像间由于视角差异较大,具有较大几何变形,而具备仿射尺度不变性的ASIFT算法存在效率较低的问题,提出一种DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法。该方法通过利用影像的粗略外方位元素和测区的DEM数据,首先对倾斜影像进行仿射变换来减弱几何变形;然后通过SIFT特征匹配算法来获取同名点对,并使用RANSAC剔除误匹配;最后将同名点对根据单应矩阵反算回原影像,以基础矩阵估计法剔除误匹配,获得最终匹配点对。通过对多组数据进行实验,结果表明,该算法的计算效率较高,获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想。 相似文献