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1.
大范围倾斜多视影像连接点自动提取的区域网平差法 总被引：3，自引：3，他引：0
提出了一种大范围倾斜多视影像自动连接点提取和光束法区域网平差算法。首先利用POS数据对倾斜影像进行矫正并预测候选像对,使用SIFT特征进行影像匹配;然后利用并查集数据结构实现多视影像间连接点对应关系的快速确定;最后将POS数据和控制点数据作为带权观测值进行平差解算。选取3种典型的倾斜相机系统(组装轻量级倾斜相机、国产SWDC-5相机、微软UltraCam相机)进行了试验,结果表明,本文算法能够适应国内外流行的倾斜摄影系统,且一次性可处理的影像数目超过2000张;在相同条件下倾斜影像光束法区域网平差的整体精度优于传统垂直摄影情形,实际精度可以达到水平方向0.75 GSD,高程方向2.0GSD。 相似文献
2.
针对倾斜影像畸变大的现象,提出一种适用于倾斜立体影像匹配的方法。首先采用基于SIFT算法的匹配点对消除影像间的射影失真;然后提取Shi-Tomasi特征并采用多窗口的归一化互相关系数(NCC)计算相似性测度,获得稳定的匹配点对;最后使用两组倾斜影像将该算法同SIFT算法和ASIFT算法进行综合对比分析。实验结果表明,所提算法在正确匹配点对数量、匹配点对分布及匹配精度上均优于其他两种算法。 相似文献
3.
通过研究基于GPGPU的SIFT特征匹配,提出一种通过分块处理实现大面阵遥感影像快速匹配的方法。首先采用鲁棒性强的随机采样一致性算法来估计待匹配影像间的单应关系并剔除误匹配点;然后通过单应关系找到待匹配影像间的重叠区域,进而实现大面阵遥感影像的分块SIFT特征提取和匹配。试验证明该算法可较快提取相应航摄测区的同名像点,为后续进行的光束法区域网平差提供了鲁棒的数据源。 相似文献
4.
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
5.
针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据POS数据估计像对间的核线关系;然后在核线约束下,以描述子间的欧氏距离为相似性测度,实现特征点的高效稳健匹配;最后采用RANSAC算法剔除误匹配。通过对两组倾斜影像做匹配试验验证了本文方法的可行性。 相似文献
6.
基于多视影像匹配模型的倾斜航空影像自动连接点提取及区域网平差方法 总被引：2，自引：1，他引：1
自动可靠地获取精确且均匀分布的连接点并进行区域网平差解算,是使用倾斜航空影像进行高精度测绘、三维信息提取和三维城市模型构建等应用的前提。本文提出了一种实用化的大重叠率倾斜航空影像的全自动连接点匹配和联合区域网平差方法。一方面,针对倾斜航空影像因遮挡严重、尺度变化大和几何变形严重而引起的同名点匹配困难问题,充分利用POS数据和平均飞行高度等初始数据,同时顾及这些数据的误差,通过有效组合一种改进的ASIFT算法和基于窗口的多角度多视影像匹配模型(WMVM),使用由粗到细的多分辨率分层匹配策略完成连接点的全自动提取;另一方面,在传统的最小二乘光束法平差的基础上,根据倾斜航空影像数据的特点,提出了基于稳健估值原理的粗差自动探测与剔除关键算法。最后,利用多组典型试验区域的倾斜航空影像数据试验结果验证了所提算法的可靠性、精度和实际性能。 相似文献
7.
提出一种利用POS辅助多视角倾斜影像匹配的算法。首先,利用POS数据对倾斜影像进行近似核线纠正;然后,用SIFTGPU算法对纠正影像进行特征匹配,根据匹配结果计算出两张影像的水平和垂直方向视差进而求得其近似重叠区域;将重叠区域进行分块特征匹配,采用比值提纯法、视差约束和RANSAC算法等约束条件剔除误匹配;最后,将匹配结果通过POS数据反算回到原始影像上。试验结果表明,将POS数据应用到多视角倾斜影像匹配中,可快速获得比常规影像匹配方法数量更多、分布更均匀的匹配点。 相似文献
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《国土资源遥感》2016,(1)
在充分考虑无人机倾斜影像特点的前提下,提出了一套基于POS的无人机倾斜影像匹配策略。在现有匹配方法的基础上,以全球SRTM(shuttle Radar topography mission)数据为辅助,实现了影像重叠区域预测,建立了影像间近似核线关系,剔除了匹配中的粗差点。为了解决SIFT(scale invariant feature transform)特征匹配算法计算量大,耗时长的问题,采用基于GPU(graphic processing unit)的SIFT方法,提高了SIFT的匹配效率。另外,考虑到无人机原始POS数据精度不高,因此在匹配策略中加入了逐步精化POS数据的思想。通过对多幅倾斜影像的匹配试验表明:该方法能够提供足够数量、分布均匀且点位正确的同名点。 相似文献