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本文基于SIFT算法进行无人机高分影像自动特征点匹配,在实现影像特征点自动匹配的基础上采用二次多项式模型进行影像几何配准,并且重点考察影像配准过程中匹配特征点数目对几何配准精度的影响,最后进行精度评价。结果表明:在影像特征点匹配结果正确、匹配点分布合理的情况下,匹配点数目越多,利用二次多项式进行影像几何配准的精度越高;无人机航向方向影像配准残差大于旁向残差。 相似文献
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基于多源遥感影像融合的影像匹配技术 总被引：6，自引：4，他引：2
多源遥感影像数据配准,常用的方法是多项式纠正法。此方法简单,但不能有效实现图像之间的相互配准。本文介绍了一种基于影像匹配的图像对图像局部纠正技术,包括影像直方图匹配、特征点提取、影像匹配处理技术,以及图像对图像局部纠正等技术,用于多源数据的配准。实验证明这种流程适合不同时相、不同传感器遥感数据(TM数据、SPOT数据与航空影像数据)的精确配准,配准误差可达到子像元级别。 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FAST和SURF的遥感图像自动配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了基于加速分割检测特征(features from accelerated segment test,FAST)和加速鲁棒性特征(speeded - up robust features,SURF)的遥感图像自动配准方法.首先对参考图像与待配准图像进行HSI变换和高斯金字塔建立;然后检测并提取FAST角点,计算各角点的SURF描述子,用K-D树匹配搜索策略得到2幅图像的匹配点对;再使用最小二乘迭代法剔除错误匹配点并拟合几何变换系数;最后执行几何变换,得到配准后的图像.将该方法分别与基于SURF自动配准方法和ENVI软件中自动获取配准点的方法进行对比实验,结果表明,利用该方法能够获得更多的匹配点对,具有更高的几何配准精度,但在尺度不变性方面略逊于SURF算法. 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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本文介绍了一种实现数字影像自动配准的快速方法，它通过首先对结构影像进行快速二值相关，找到配准点的概略点位，然后用计算相关系数的方法在影像上找到精确的配准点坐标，达到配准点定位的快速、不损失精度的目的，进而实现影像的配准。另外，文章还提出了一些保证系统可靠性的措施。 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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多匹配基元集成的多视影像密集匹配方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对多视影像密集匹配中的遮挡问题,本文提出一种像方特征点和物方平面元集成的多视影像密集匹配方法。该方法利用规则格网划分的空间平面作为基础,对两种不同形式的匹配基元进行集成。首先通过多视影像上特征点投影范围和平面元位置相互制约,实现特征点和平面元的同时匹配,为后续匹配提供初始可靠的DSM;然后在此基础上,结合铅垂线轨迹法和基于高度遮挡检测方法对平面上规则分布的平面元进行匹配,加密初始匹配结果。最后通过对某地区四张UCX数字航空影像的匹配试验,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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一种改进的降落影像序列特征匹配方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统SIFT匹配方法用于嫦娥三号降落影像匹配效率低的问题,提出了一种改进的降落影像序列特征匹配方法。重构了着陆器垂直降落阶段拍摄过程的几何模型,并得到了不同降落影像中的同名匹配点之间的几何约束关系,然后通过SIFT方法进行影像中极值点的提取和特征描述,最终将几何模型约束用于极值点的匹配点搜索过程中,优化了匹配过程。采用嫦娥三号着陆器真实降落影像进行了试验,结果表明,改进方法能够取得较为稳定的匹配结果,且平均可以减少约为18%的匹配耗时,研究结果对后续深空探测任务的开展具有重要的参考价值。 相似文献
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影像匹配是无人机遥感影像拼接和三维建模的基础和关键步骤。结合不同算法的优势，本文提出一种基于特征组合与RANSAC算法的无人机遥感影像匹配方法。该匹配方法首先采用AKAZE算法检测影像的特征点，然后利用SIFT描述符描述特征向量并获取特征点的主方向，最后基于单映射变换矩阵的RANSAC算法进行精准匹配。本文对基于特征组合与RANSAC算法的匹配效果进行了试验对比分析，试验结果表明：与常用匹配方法的匹配效果相比，本文的匹配方法继承了AKAZE算法的快速匹配能力，匹配总耗时介于AKAZE算法和SIFT算法之间，约为BRISK算法匹配耗时的20%；同时，该匹配方法继承了SIFT算法的多匹配点对性能，从整体匹配效果来看，本文的匹配方法优于AKAZE、SIFT、BRISK算法。 相似文献
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基于SIFT的多时相星载SAR图像特征点自动匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
SAR图像配准是实现多时相图像监测的前提,但是由于SAR图像的斑点噪声、成像机理的特殊性,使得采用常规的特征匹配方法很难实现SAR图像的自动配准。本文在介绍旋转尺度不变特征(SIFT)提取特征点原理的基础上,利用SIFT方法对两个时相星载SAR图像存在不同的旋转角和分辨率存在差异进行了特征点提取和自动匹配试验,图像特征点自动匹配的有效率达到70%以上,结果表明提取SIFT特征点进行多时相SAR图像自动匹配是基本可行的。 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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基于小波影像金字塔的影像自动匹配 总被引：3，自引：0，他引：3
数字影像高精度快速匹配是遥感影像3维信息提取的关键技术之一，文中对如何实现数字影像自动化匹配进行了研究，提出了一种基于小波影像金字塔的数字影像自动匹配方法。该方法在生成小波影像金字塔的基础上，利用交叉相关算法实现不同影像金字塔同一层影像间的匹配，利用视差控制将同名点从金字塔高层影像向低层影像进行传递。利用该方法对具体的SPOT影像进行了实验，表明基于小波影像金字塔的数字影像自动匹配方法具有较好的效果。 相似文献