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图像特征点提取和图像匹配技术是图像处理领域中的重要技术,同时是多种图像处理及应用的基础。本文主要研究利用Forstner算子、Moravec算子、Harris算子、SIFT算子对近景影像和航空影像进行特征点提取;接着,采用基于SIFT的匹配来确定匹配同名像点,利用核线约束匹配的搜索范围,约束范围内的特征点;接着,采用灰度相似性约束和双向一致性约束对匹配结果进行检核;最后,得出特征提取和特征匹配的结果。基于本文研究的特征点影像提取及匹配方法,分别选取一组近景影像和数码航空影像进行实验,实验结果证明了本文方法的可靠性和高效性。 相似文献
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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
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由于轨道影像具有较高的灰度相似性,传统一阶Harris算法提取轨道影像特征存在时间效率低、特征点聚簇等负面问题,文章针对已有Harris方法的不足,提出了一种基于图像分块自适应阈值的二阶导数Harris特征点检测算法,采用自相关矩阵兴趣值识别轨道图像特征点,并分别对有砟与无砟铁路轨道影像开展特征点提取。实验结果表明,二阶Harris算子在轨道近景影像特征点提取方面具有较高的计算效率,所提取出轨道影像特征点满足均匀分布的空间特征,有效避免了传统方法特征点的聚簇现象。 相似文献
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月球测绘是完成月球探测任务的基础保障。这里提出了一种适合于CE-1获取的CCD影像的多尺度约束自动匹配方法。首先利用SURF算子提取影像上特征点;然后进行基于准核线和最小欧式距离约束的影像匹配;最后采用随机采样算法对误匹配点进行剔除而得到同名点信息。实验结果表明,该匹配方法提取的同名点有利于CE-1月球影像DEM的生成。 相似文献
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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
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随着传感器技术的发展,所获得影像的信息更为丰富,其结构、形状和纹理特征表达得更为清晰。作为影像的一个重要特征,纹理特征的提取对影像的自动化解译有着至关重要的作用。目前纹理特征提取的方法主要有分数维法、马尔科夫模型法、Gabor滤波法和灰度共生矩阵。本文选择目前常用的灰度共生矩阵提取影像的纹理特征,并结合LOG算子,研究基于LOG算子和灰度共生矩阵的窗口自适应算法,克服了灰度共生矩阵提取纹理特征时计算量大,以及固定窗口带来的影像细节保持和噪声消除的矛盾;并通过相关的试验分析,检验其应用于纹理特征提取的实用性和可靠性,为后续的影像分割提供保障。 相似文献
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一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。 相似文献
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点、线相似不变性的城区航空影像与机载激光雷达点云自动配准 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于点、线相似不变性的城区航空影像与机载LiDAR点云自动配准算法。首先通过SIFT算子提取点特征并进行粗配准,同时分别基于影像和LiDAR点云提取直线特征;然后利用局部区域点特征与线特征的相似不变性,通过匹配点对搜索匹配直线对;最后采用基于扩展共线方程的2D-3D严密配准模型实现航空影像与LiDAR点云的精配准。本方法的特点是:采取了由粗到精的配准策略,通过点、线相似不变性,将基于强度的配准算法和基于线特征的配准算法有机结合,在较高的自动化程度下实现了影像与点云的精确配准。试验证明,与基于点云强度影像的自动配准算法相比,本文的算法在城市地区能够取得较好的配准结果。 相似文献
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基于模糊算子理论的道路半自动提取 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于模糊算子理论的道路半自动提取方法。该方法在对小比例尺影像进行Sobel边缘检测的基础上，定义了12种模糊算子表示2维道路的各种可能的结构，然后在给定道路种子点附近形成的一定范围内进行搜索，提取出道路的中心线。实验结果表明，该算法速度较快并且具有较强的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种基于模糊算子理论的道路半自动提取方法.该方法在对小比例尺影像进行Sobel边缘检测的基础上,定义了12种模糊算子表示2维道路的各种可能的结构,然后在给定道路种子点附近形成的一定范围内进行搜索,提取出道路的中心线.实验结果表明,该算法速度较快并且具有较强的鲁棒性. 相似文献
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张心红 《测绘与空间地理信息》2016,(11):115-117
遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
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建筑物顶部边界的精确提取在建立数字城市等方面发挥着非常重要的作用。本文针对从遥感影像中粗提取的建筑物边界不规则的问题，结合Harris算子和Susan算子，提出了一种对粗提取后的建筑物边界进行规则化拟合的处理方法。首先对粗提取的建筑物顶部边界进行预处理以剔除噪声影响；然后分别使用Harris算法和Susan算法对预处理后的建筑物边界进行角点检测提取；最后对检测提取的边界角点进行点号排序和规则化拟合连接得到规则的建筑物边界。试验结果表明，通过该方法处理后的建筑物边界平滑且与其实际边界基本一致。 相似文献
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050601基于特征空间的航空影像自动配准算法/杨常清(海军大连舰艇学院)…//测绘学报.-2005,34(3).-218~222提出了一种基于特征空间的航空影像配准算法,采用改进的Harris算子提取特征点,建立角点特征空间,根据三级匹配策略,实现特征点的匹配,完成图像配准,实验结果表明,其在旋转 相似文献
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LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。 相似文献