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结合SIFT特征点和泊松融合的无人机遥感影像拼接技术 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无人机遥感影像拼接技术的研究,本文提出了一种结合尺度不变的SIFT特征点和重叠过渡泊松融合的无人机遥感影像无缝拼接方法。该方法首先采用SIFT算法对影像进行特征点提取,根据特征描述符间的欧氏距离对特征点进行粗匹配;然后使用随机采样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对,为防止计算出的单适应矩阵线性结构不稳定,引入LM算法对单适应矩阵进行优化;最后采用重叠过渡泊松融合算法对影像进行拼接融合,以实现影像的无缝拼接。试验结果表明,该方法在无人机遥感影像拼接方面具有优势,能够获得良好的拼接影像。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2020,(1)
为实现大差异光学影像的高精度配准,充分利用各类特征检测算法的优势,提出一种基于多类型特征组合的异源遥感影像配准方法。在对获取的影像特征进行描述的基础上,通过影像分块均匀性分析和RANSAC整体一致性分析筛选高精度可靠的组合特征,构建和解算综合参数模型以实现影像的预配准和重采样。再利用最小二乘方法优化特征点匹配结果,使用小面元的方法进行影像的精配准和重采样。实验结果表明在异源光学遥感影像的亮度、分辨率差异较大时,可得到高精度的配准结果。 相似文献
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一种基于相位一致的高分辨率遥感图像特征检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
精确检测图像边缘特征是进行高分辨率遥感图像分割和识别的关键。空域特征检测算子以解决阶跃形边缘为主,得到的边缘特征对图像的亮度和对比度敏感。本文引入了一种基于频域相位一致的图像特征检测方法,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,同时适用于多种边缘特征的检测。使用Log Gabor小波计算IKONOS Pan图像的相位一致多尺度梯度,对农田、道路和厂房等典型地物进行特征检测的结果表明,相位一致算法对图像局部亮度和对比度不敏感;并且对线形物体产生单线响应,不似空域检测算子产生双线响应。最后考察滤波器尺度和方向参数变化及添加高斯噪声对检测结果的影响,发现相位一致算法无需先使用低通滤波去除噪声,因而具有更稳定的特征定位精度;并且抗噪声干扰的能力强,检测结果不会因为噪声而出现波动。基于相位一致的遥感图像不变特征提取,为高分辨率遥感图像的分割和对象识别提供了基础。 相似文献
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法在高分辨率影像中检测特征点数量多、匹配效率低、无法快速对无人机低空遥感影像进行特征匹配的问题,该文优化SIFT-OCT算法的特征检测、特征匹配方法,主动放弃第一组尺度空间进行特征检测,并采用影像分块的方法加快检测过程;在特征匹配阶段,提出相似性系数进行匹配点对二次筛选,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算透视变换模型参数进行精匹配.选取同一无人机序列影像中的4组不同地物类型的影像进行对比验证实验,结果表明,优化SIFT-OCT算法极大地限制特征提取数量,提高影像匹配效率,适合无人机低空遥感影像匹配. 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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针对融合规则中活动度量构建的单一性和脉冲耦合神经网络（pulse coupled neural network, PCNN）参数设置的主观性问题,提出一种非下采样剪切波变换（non-subsampled shearlet transform, NSST）域内结合低级视觉特征和参数自适应PCNN(parameter adaptive PCNN,PAPCNN)的遥感影像融合方法。首先将全色影像和多光谱影像YUV颜色空间的亮度分量Y通过NSST分解得到高频和低频子带,其次利用基于低级视觉特征的融合规则对低频子带进行融合,结合局部相位一致性、局部突变度量和局部能量信息3个低级特征构建新的活动度量;然后采用PAPCNN模型对高频子带进行融合,将多尺度形态梯度作为模型的外部输入信号;最后依次进行NSST逆变换和YUV逆变换,得到融合影像。实验结果表明,所提方法对不同平台和不同地面特征的遥感影像都能表现出较好的效果,相较于其他11种方法,在所有评价指标上均表现优秀。所提方法能够较好地保留原始影像中的空间信息和光谱信息,可以提供优势互补的融合影像。 相似文献
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Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合 总被引：2，自引：0，他引：2
对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。 相似文献
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相位一致方法是从频域中的相位信息理论中延伸出的一种图像特征检测方法。其原理是指图像特征如跃级边缘、线形、屋脊形和马赫带等,总发生在相位的最大叠合处。该原理通过构造局部能量模型,并经标准化后,度量其图像各个位置的相位一致值。本文在前人的基础上对该模型进行了改进,提出了以二维的希尔伯特变换代替一维希尔伯特变换,从而在全方向上考虑各点的相位一致。由于Morrone提出相位一致模型实现过程是逐点分别计算图像的相位一致值,运行速度慢。改进算法后,相位一致模型的分子部分,即局部能量,是利用去DC（Direct Current,直流）分量算子和二维希尔伯特变换算子以卷积的形式求取,从而简化算法实现过程。同时为了抑制噪音的影响,本文在相位一致模型中的分母部分中引入了图像DC分量。最后以自然图像和遥感图像为实验对象进行图像特征检测,结果表明该改进方法可以有效地提取图像特征。 相似文献
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合成孔径雷达（SAR）图像配准时,由于受到乘性散斑影响,匹配算法的性能受到限制。SAR-SIFT使用ROEWA算子代替差分算法计算梯度,对SAR图像的散斑具有一定的稳健性。为了进一步抑制散斑噪声,本文提出了基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准算法。利用非线性扩散滤波生成SAR图像的非线性扩散尺度空间,在非线性尺度空间不同尺度层上计算对应的SAR-Harris函数。为了使非线性尺度空间对散斑噪声具有稳健性,在其构造过程中的梯度信息采用ROEWA算子计算。此外,利用相位一致性信息去除初始关键点中由散斑引起的虚假点。多源、多极化、多时相的SAR图像试验结果表明,与SAR-SIFT算法相比,本文算法对散斑噪声更具稳健性,提高了图像匹配性能。 相似文献
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针对SAR与可见光图像配准中存在的非线性灰度差异与斑点噪声,同时考虑不同的成像视角问题,提出了基于均匀分布与结构描述ASIFT的SAR与可见光图像配准算法。该算法首先采用引导滤波建立引导尺度空间以达到噪声抑制与边缘保持,在特征点提取阶段,由于非线性灰度差异引入相位一致性强度信息,并与尺度空间网格划分相结合,指导筛选图像中均匀特征点的获取;然后在特征描述阶段,引入扩展相位一致性方法计算SAR与可见光图像的一致性梯度幅值和方向,提高了主方向和描述符的准确性;最后利用Optimal-RANSAC进行特征描述符匹配实现有效配准。通过对4组实测图像进行试验及结果分析,证明该算法相比SAR-SIFT与传统ASIFT算法具有更准确的配准精度。 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BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。 相似文献
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SAR影像与光学影像的高斯伽玛型边缘强度特征匹配法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种基于影像边缘强度图描述的SAR影像与光学影像匹配方法。首先对影像进行粗纠正,消除影像之间的尺度和旋转变化;其次,改进相位一致性特征检测方法,提取对影像相干斑噪声稳健的特征点;然后基于高斯伽玛型双边窗口比值算子计算影像边缘强度图,在此基础上构造不变特征描述符;最后联合几何约束条件,实现SAR影像与光学影像匹配。试验结果证明,与现有方法相比,本文方法能够大幅提高SAR影像与光学影像匹配结果中的正确匹配特征数量以及影像配准精度。 相似文献
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针对遥感影像的安全保护,提出了一种基于SURF特征区域的鲁棒水印算法。首先在影像中检测SURF特征点,选取鲁棒性强的点构造互不重叠的特征区域并进行归一化处理,进而对归一化的区域实施整数小波变换,根据生成的模板选取相应位置的系数,最后通过量化的方式将水印信息重复嵌入到每个特征区域内。水印的检测可直接在攻击后的影像中进行,无需校正恢复,实现了盲提取。采用边缘像素替换的策略来保证影像的数据精度,不影响遥感影像的使用。实验表明,该算法具有良好的不可见性,且对常规攻击和几何攻击均具有较强的鲁棒性,可有效保护遥感影像的安全。 相似文献
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针对现有LiDAR地面点滤波算法对复杂地形地物适应性不强的问题,本文提出了一种融合点云与地面影像分块滤波的方法。首先,将地面影像与点云匹配,使点云从影像中获取更多的光谱纹理信息。然后,分析地物光谱、林地相对密度、点云高程特征、地面DSM模型及其坡度,并基于决策级融合将原始点云切割成若干独立的区块。最后,根据每块区域不同的多元细节特征,对IPTD滤波算法进行改进并利用搜索法优化参数,得到最优且稳健的结果。利用滤波后的总地面点通过插值算法得到的DEM模型和相关试验验证了本文算法的优越性。 相似文献
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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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对缺乏纹理物体建立三维模型,关键的难度在于缺乏特征点和点的坐标获得。本文采用ICP算法来对物体进行匹配,当特征点不足时,ICP算法是一个很适用的匹配方法,只需要对物体的给定点寻找最近点。为了计算目标点的坐标,利用投影器投射清晰稳定的纹理到缺乏纹理物体的表面,然后CCD相机对物体进行拍摄。通过线检测和空间前方交会解算出物体部分模型表面的空间点;并使用无需控制点的ICP方法对相互重叠的部分模型进行匹配,从而完成物体的三维重建。实验证明ICP方法对缺乏纹理物体的三维曲面匹配有效。 相似文献