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基于面积比这一仿射不变量提出了一种粗匹配算法,它利用特征点六元组和面积比进行特征匹配.首先用特征点集构建不规则三角网(TIN)和特征点六元组,根据六元组内相邻三角形之间的面积比以及仿射变换方程组来搜索同名六元组,再建立两个点集之间的多项式变换关系,从而实现两个点集之间的粗匹配;然后用松弛匹配法进行两个点集间的精匹配;最后用同名特征点对图像进行小面元校正.实验表明,此算法不需任何人工干预和辅助信息,能自动配准不同类型的图像. 相似文献
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倾斜影像之间因存在较大几何畸变,已有算法尚难取得可靠准稠密匹配,严重阻碍后续的三维重建。本文提出一种基于仿射不变特征的自动准稠密匹配与三维重建算法。算法分三个阶段:1)种子匹配。先利用仿射不变特征获取初始匹配,在此基础上进行最小二乘匹配(least square matching,LSM),并自适应迭代求取LSM最大收敛区域(maximum convergence region,MCR);2)准稠密匹配。对位于MCR内部的格网点采用透视变换模型的归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)测度进行匹配,其余格网点则采用对极几何改正模型的加权差值平方和测度进行匹配,对于匹配结果中可能存在的外点根据几何一致性关系剔除;3)三维表面重建。利用影像定向与共线方程对2)步结果重建三维点云,然后根据三维点云生成三维网格并贴上纹理,得到最后的重建结果。实际的倾斜立体影像实验验证了算法的优越性。 相似文献
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本文提出将矢量空间数据与影像数据间配准转换到矢量空间数据间匹配的思路,并开展了相关研究。本文主要思路是通过对影像数据进行基于形状特征的提取及矢量化,然后利用矢量空间数据间匹配方法对矢量化后数据和现有矢量空间数据进行匹配,获取匹配实体对;在获取的匹配实体对中选取控制点对,在矢量化后数据中选取控制点,将所选取的控制点反馈到原始遥感影像上进而获得控制点相应的像元坐标;最后应用矢量化后数据中控制点的像元坐标数据和现有矢量空间数据中对应的同名点坐标数据对原始影像进行几何纠正,从而实现矢量空间数据和影像数据的配准。 相似文献
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针对航空核线影像的稠密匹配问题,该文提出了一种基于控制点与RGB三色置信传播模型的多通道置信传播算法。该算法利用点特征匹配算子提取影像的部分同名点作为区域控制点,随后将RGB 3个颜色分量都作为置信传播模型的独立基础变量,同时增加邻域像素点对的颜色差异的贡献。两组核线影像匹配实验结果表明,所提算法在使用较少参数的情况下,降低了同名点存在颜色差异造成的干扰,利用置信传播原理提高了同名点的匹配正确率,能有效进行航空核线影像的逐像素密集匹配。 相似文献
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针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。 相似文献
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针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。 相似文献
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提出一种车载移动测量系统（MMS）激光点云与序列全景影像自动配准方法。首先采用层次化城市场景目标提取方法自激光点云提取天际线矢量,在全景影像中经虚拟成像与分割角点提取算法生成天际线矢量。然后,将提取结果作为几何配准基元,构建配准基元图,通过最小化配准基元图编辑距离进行匹配,组成共轭配准基元对,解算2D-3D粗配准模型,获得全景影像与LiDAR点云参考坐标系之间的初始转换关系。最后,为消除几何配准基元提取与匹配误差对配准结果的影响,自序列全景影像虚拟成像影像生成多视立体密集匹配点云,继而使用变种ICP算法优化其与激光点云数据间3D-3D配准参数,间接优化全景影像与激光点云间的配准参数,精化配准结果。试验结果表明,本文提出的自动配准方法可以实现车载MMS激光点云与序列全景影像的1.5像素级自动配准,配准成果可应用于真彩色点云生成等点云/影像数据融合应用。 相似文献
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针对倾斜立体影像通常存在较大的几何变形从而难以自动匹配的问题,该文提出了一种融合MSER特征和SIFT特征的自动配准算法:选取MSER特征获得初始匹配及其对应邻域的仿射几何关系,对MSER候选匹配邻域内SIFT的特征点进行局部几何约束的仿射不变归一化相关系数匹配,定义邻域内SIFT特征的匹配正确率为邻域支持度,并据此进行原始MSER误匹配进行剔除。对上述未能匹配的MSER和SIFT特征,采用基于局部单应约束进行迭代匹配传播以获得更多的配准控制点并用于精确估计投影变换模型,完成影像的配准。同现有方法相比,所提算法在匹配点数、匹配正确率和配准精度方面有较大优势。 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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一种具有仿射不变性的倾斜影像快速匹配方法 总被引：4，自引：2，他引：2
提出了一种较为快速且具有仿射不变性的倾斜影像匹配方法。通过估算影像的相机轴定向参数计算出初始仿射矩阵,通过逆仿射变换得到纠正影像,对纠正影像进行SIFT匹配。首先利用比值提纯法(NNDR)、归一化互相关(NCC)测度约束和左右一致性检验得到粗匹配点对,由粗匹配点对利用RANSAC方法计算出基本矩阵F和单应矩阵H。匹配时,匹配策略采用最邻近匹配,并利用极线约束、单应矩阵约束、NCC测度约束和主方向差值一致性约束剔除误匹配。通过对三组典型的倾斜影像数据进行试验,试验表明该方法匹配准确率高,匹配点对较为密集、均匀,且效率较高。 相似文献
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针对稀疏匹配点无法满足三维重建工作需要及传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力等问题,本文提出了一种结合马氏距离与梯度描述符的密集匹配方案。该方案首先利用初始可靠同名点建立同名三角网;然后以各三角形的对应中点作为加密匹配基元,以描述符与马氏距离作为两种影响因素,建立得分计算公式;最后以超过该得分阈值者作为匹配点,遍历所有三角形,更新三角网重复上述步骤,直至没有新的匹配点产生。利用网络公开数据集进行验证,试验结果表明,本文提出的密集匹配方案较好地解决了传统算法面对明暗变换影像适应性较差的问题,同时对多种变换影像有着较好的适应性与稳定性。 相似文献
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融合SIFT与SGM的倾斜航空影像密集匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
针对倾斜航空摄影特点与匹配处理要求,提出了融合尺度不变特征转换SIFT与半全局匹配SGM的倾斜影像密集匹配方法,包括两个阶段:(1)引入局部二阶矩变换的SIFT倾斜影像稀疏匹配。利用与二阶矩特征值有关的Hessian-Gabor算子提取影像初始特征,通过窗口二阶矩变换及椭圆归一化处理去除特征邻域的仿射变化,使得改进SIFT的特征描述符仿射不变性大大增强,满足宽基线倾斜像对稳健匹配要求的同时并能获得较多的匹配特征作为后续SGM优化计算的路径约束条件;(2)路径受限优化下的SGM倾斜影像密集匹配。以倾斜影像SIFT成功匹配像素的互信息为约束,对SGM的动态规划路径进行分段纠正,减小错误匹配代价的传播并加速最优路径搜索过程;以匹配像素的离散视差信息为基础,基于TPS变换生成良好初始视差图,以提高SGM互信息计算的可靠性并提高计算效率;对理想水平像对下的摄影测量水平核线重排过程进行扩展,整体旋转摄影基线以消除分量BX,BY的影响并建立虚拟"水平"像空间辅助坐标系,从而利用相对定向参数生成沿扫描线方向的"水平"核线影像以满足SGM应用要求。倾斜影像密集匹配试验结果证明了算法的有效性,可为后续摄影测量DSM自动生成或3维快速重建工作提供可靠、逐像素的密集匹配点。 相似文献
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The paper deals with measurement of human facial deformations from synchronized image sequences taken with multiple calibrated cameras from different viewpoints. SIFT (Scale Invariant Feature Transform) keypoints are utilized as image feature points in the first place to determine spatial and temporal correspondences between images. If no temporal match is found for an image point by keypoint matching, then the tracking of the point is switched to least squares matching provided the point has one or more spatial corresponding points in the other views of the previous frame. For this purpose, a new method based on affine multi-image least squares matching is proposed where multiple spatial and temporal template images are simultaneously matched against each search image and part of the spatial template images also change during adjustment. A new method based on analyzing temporal changes in the image coordinates of the tracked points in multiple views is then presented for detecting the 3-D points which move only rigidly between consecutive frames. These points are used to eliminate the effect of rigid motion of the head and to obtain the changes in the 3-D points and in the corresponding image points due to pure deformation of the face. The methods are thoroughly tested with three multi-image sequences of four cameras including also quite large changes of facial deformations. The test results prove that the proposed affine multi-image least squares matching yields better results than another method using only fixed templates of the previous frame. The elimination of the effect of rigid motion works well and the points where the face is deforming can be correctly detected and the true deformation estimated. A method based on a novel adaptive threshold is also proposed for automated extraction and tracking of circular targets on a moving calibration object. 相似文献
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采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。 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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提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先,对影像提取点特征和直线特征,挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系,构建结构自适应的特征区域和特征描述符,并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后,基于初匹配结果估计影像基础矩阵,构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后,将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法,进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点,构建自适应的特征区域,能够在显著的影像视角变化下,为同名特征点提取影像内容一致的特征区域,进而获得相似的特征描述符。试验结果证明,与传统算法相比,本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。 相似文献
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随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。 相似文献