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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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近景影像三角网内插点密集匹配方法 总被引：3，自引：1，他引：2
针对目前密集匹配中依据种子点寻找新特征点存在计算复杂的问题,该文提出一种近景影像Delaunay三角网内插点密集匹配方法。该方法首先采用尺度不变特征变换算子匹配特征点,通过随机抽样一致性算法对特征点进行优化,以获取高精度同名点;依据同名点构建Delaunay三角网,在同名相似三角形内,以内插重心点作为匹配基元,并对内插点进行色彩信息相似性约束和极线约束,剔除粗差提高匹配结果精度;在匹配传播过程中,新特征点不断插入三角网中,对三角网进行动态更新,用于约束后续匹配。该方法能够避免繁琐计算,同时具有较高的可靠性,适用于不同类型的近景影像数据。 相似文献
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提出一种基于改进的DCCD(double-cirele-based corner detector, )和SIFT(scale invariant feature transform)描述符的影像匹配方法。在特征点检测阶段,首先采用改进的DCCD快速检测影像上的关键点,然后确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述符描述特征点。在特征点匹配阶段,分别采用BBF(best bin first)算法和RANSAC(随机采样一致性)算法进行特征点粗匹配和误匹配特征点剔除。实验结果表明,与基于Harris角点和SIFT描述符的影像匹配方法相比,该方法在匹配速度和准确率方面得到了提高。 相似文献
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利用线特征和SIFT点特征进行多源遥感影像配准 总被引：8，自引：3，他引：5
提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点;其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取;最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。试验结果表明,本文方法能取得较高的配准精度。 相似文献
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基于SIFT特征的多源遥感影像自动匹配方法 总被引：2，自引：1，他引：1
本文提出一种基于SIFT特征的不同源遥感影像自动匹配方法。首先利用Harris算子结合SIFT特征提取影像上均匀分布的特征点,建立高维SIFT特征描述符;然后以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,实施两种不同源遥感影像的特征匹配;最后将SIFT特征匹配结果作为初始值,采用将搜索范围扩大到尺度空间后的改进最小二乘影像匹配方法对SIFT特征匹配获得的同名像点进行精匹配。经对同一地区SPOT-5 HRG全色影像与航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。 相似文献
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当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。 相似文献
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针对SIFT算法难以取得密集匹配结果,无法满足高精度建模需求,以及传统密集匹配算法对明暗变换影像较为敏感,无法取得稳定可靠的密集匹配点的问题,该文提出一种结合仿射变换及梯度描述符的密集匹配方法.该方法首先依靠SIFT算法获取稀疏匹配点,并利用RANSAC方法去除错误匹配点建立同名三角网,利用仿射变换对同名三角形各边中点进行加密,再对新加入的同名点进行相似性判定.与传统密集匹配算法中相似性判定依靠影像灰度层面不同,该文对影像的梯度层面信息进行统计并建立梯度描述符,通过阈值判定是否接受为同名点并不断更新同名三角网,以不再产生新的同名点为终止条件.实验选取6组不同类型影像,结果表明该方法不但可以得到稳定的密集匹配结果,而且较好地解决了传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力的问题,并对不同类型影像有着较好的适应性、鲁棒性. 相似文献
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利用局部仿射不变及核线约束的近景影像直线特征匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
针对近景影像中直线因遮挡、提取算法等带来的匹配问题,提出了一种基于局部仿射不变及核线约束的直线特征匹配方法。该方法在对立体近景影像进行同名点匹配及直线特征提取的基础上,首先利用直线特征与邻域内以同名点为端点的虚拟直线段的相交仿射不变性进行候选同名直线的搜索,再借助核线约束确定目标直线与候选同名直线的重叠部分,然后通过直线特征的角度及支撑域灰度的综合相似性测度进行匹配,得到正确的同名直线。利用该方法对不同几何变换下的近景影像进行实验,结果表明,本方法具有较好的可靠性和准确性。 相似文献
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基于单一特征的匹配办法在多源遥感影像匹配中往往不适用的问题,提出了一种结合拓扑信息和SIFT特征的自动多源遥感影像匹配方法。该方法首先在两幅影像中使用SIFT算法在尺度空间上提取特征向量,其次对这些特征点使用最近邻提取1：N的多个可能的匹配点对,然后结合位置信息和拓扑信息对这些可能的匹配点对进行剔除,并使用RANSAC方法剔除粗差,最终得到同名匹配点。试验结果表明,相比于计算机视觉领域常用的SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多正确的同名点。 相似文献
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针对单直线匹配过程中缺乏考虑邻近直线特征之间关系,纹理断裂处单一直线描述符的弱可靠性,提出了一种顾及拓扑关系的立体影像直线特征可靠匹配算法。该算法首先根据直线间距离、角度等基本拓扑关系对参考影像、搜索影像上提取的直线进行编组;然后将编组得到的直线组作为匹配基元,充分利用直线特征组内的拓扑关系,依次采用核线约束、单应矩阵约束、象限约束、不规则三角形区域灰度相关约束对其进行匹配;最后将同名直线组分裂为两对同名单直线、并对分裂后的结果进行整合、拟合、检核等后处理,得到"一对一"的同名直线。选取典型纹理特征的航空影像和近景影像进行参数分析及直线匹配试验,结果表明,本文算法能获取可靠的直线匹配结果。 相似文献
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针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高. 相似文献
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针对数字近景立体摄影测量中立体影像的高效自动匹配的需要,提出一种基于数字视差模型（digital parallax model,DPM）和改进SIFT(scale invariable feature transformation)特征的立体影像匹配算法。该算法首先根据近景立体摄影系统中相机基距和相互关系固定的特点,利用已知的标定数据,构建立体影像的数字视差模型,并计算立体影像中的同名核线参数,再在DPM和核线的约束下,确定右影像上同名像点的搜索范围,以提高匹配速度和准确性;其次,利用SIFT特征和灰度特征,设计结合局部结构信息和全局灰度信息的匹配相似性测度计算模型,以增强匹配的稳健性。利用该算法对实际立体影像进行实验,结果表明本文方法可大大消减错误匹配,提高匹配的可靠性和精度。 相似文献
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利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用，但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变，在特征点提取过程中产生大量冗余点，增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法，该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点，同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点，用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验，其中平均配准精度可达80.38%，并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献
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提出一种基于SIFT特征的抗差图像匹配算法。算法分为两个阶段:①初始匹配,综合利用SIFT特征匹配方法和基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)方法建立初始相关,并基于几何关系一致性检测剔除误匹配;②匹配传播,在初始相关的基础上,利用自适应NCC和局部单应约束进行匹配传播,迭代产生更多的匹配点并采用几何关系一致性检测剔除可能的误匹配。初始单应采用最小二乘匹配方法估计得到,并采用自适应NCC为其提供良好的初始值。与现有的基于SIFT特征的图像配准方法相比,算法在抗几何变形和配准精度等方面具有优越性。 相似文献