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影像匹配是数字摄影测量和计算机视觉领域的关键问题。本文主要研究基于Delaunay三角网约束下的稳健影像匹配方法。首先利用Delaunay三角网对随机初始匹配点进行组织,构建分布均匀、结构稳定的局部连接关系;其次利用线段描述子和空间角度顺序建立了局部辐射和几何约束模型,并将粗差剔除问题转换为分析Delaunay三角网和对应匹配图的相似性问题;然后利用对应三角形局部约束实现匹配扩展;最后在分层策略和交叉验证策略下实现稳健影像匹配。利用3组数据集进行大量的匹配试验,结果表明本文的匹配算法即使在高外点率下依然能够实现稳健粗差剔除,得到高精度的影像匹配结果。 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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提出了一种基于影像像方曲面元变换的影像匹配粗差剔除算法。结合影像匹配算法实践,在由粗到精的匹配过程中嵌入该方法,可以有效控制匹配误差和修正匹配参数。以低空影像与近景影像等大倾角影像为例,证明该方法可以极大地降低匹配结果中的粗差,保证影像匹配的质量和效率。 相似文献
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针对影像匹配传统光束法模型的缺点,该文提出了一种基于不规则三角网(TIN)的局部面元粗差筛除算法。该算法从匹配点集出发,通过遍历TIN结点构建局部面元模型并计算坐标向量,然后根据向量的统计规则确定粗差及其限差,并完成匹配粗差筛除。基于ZY-1-02C卫星影像数据,对该算法进行了设计与实现。实验结果证明,该算法准确性、健壮性较好,具有良好的时间复杂度,可以避免传统算法的大量计算,提高遥感数字产品的自动化程度,也为误差处理理论提供了一个新方法。 相似文献
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无人机影像匹配过程中，粗差是不可避免的，因此，获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除，该算法受抽样次数、误差阈值的影响，还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理，对SIFT算法提取的特征点进行预处理，通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点，可以提高匹配特征点的稳健性，减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法，将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法，利用该算法可以提高特征点的稳健性，获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证，本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比，粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%，说明该方法效果较好。 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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现有密集匹配点云数据已实现了地表3维信息的精细化表达,然而由于误匹配,此类点云往往包含一定数量粗差点并影响后续应用的处理效果。针对此类数据中误匹配所产生粗差点的剔除问题,将变差甬数引入移动最小二乘(MLS)粗差剔除算法。变差函数对MLS拟合区域内点对间的相关性进行估算,以此为依据设置权值对最小二乘的结果进行优化;然后利用MLS局部、分区域地对点云进行曲面拟合;最终根据拟合结果剔除粗差。利用A3数字测图系统生成的城区、山区密集点云数据进行实验,并将处理结果、等权MLS处理结果与人工剔除结果进行对比。实验结果表明该算法可有效对点云中的粗差进行剔除,相较于等权MLS粗差剔除算法,陔算法在城区、山区的误判率分别降低了5.16%和1.31%。 相似文献
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利用自动匹配与三角剖分进行遥感图像几何精校正 总被引：1，自引：0，他引：1
在研究传统几何精校正方法的基础上,提出了一种高精度的基于自动同名点匹配和三角剖分技术的几何精校正方法,该方法是通过基准底图对待校正图像进行几何精校正的。首先利用FAST (Features from Accelerated Segment Test)算子在基准底图上快速提取均匀分布的候选特征点,通过图像自身携带的地理定位信息确定初始同名点对;经平移误差消除、互相关双向匹配、RANSAC(Random Sample Consensus)粗差剔除、二元三点插值等步骤获取稳定可靠的亚像元级同名点对;最后根据亚像元级同名点对构建Delaunay三角网进行图像变换和重采样处理。以Landsat卫星ETM为基准底图对环境卫星CCD数据进行几何精校正试验,本算法几何精校正精度较传统的方法得到了很大提高。 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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《International Journal of Digital Earth》2013,6(1):72-82
Abstract Digital elevation model (DEM) matching techniques have been extended to DEM deformation detection by substituting a robust estimator for the least squares estimator, in which terrain changes are treated as gross errors. However, all existing methods only emphasise their deformation detecting ability, and neglect another important aspect: only when the gross error can be detected and located, can this system be useful. This paper employs the gross error judgement matrix as a tool to make an in-depth analysis of this problem. The theoretical analyses and experimental results show that observations in the DEM matching algorithm in real applications have the ability to detect and locate gross errors. Therefore, treating the terrain changes as gross errors is theoretically feasible, allowing real DEM deformations to be detected by employing a surface matching technique. 相似文献
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针对航空倾斜摄影系统多相机间相对关系的姿态误差,提出一种利用下视影像密集匹配点云约束的联合平差多相机姿态安装误差检校方法。文中方法以共线方程为基础,通过联立倾斜立体像对连接点、下视影像密集匹配点云数据提供的高程约束虚拟观测值,采用非线性最小二乘SQPM算法求解倾斜影像的外方位元素改正数,从而解算下视相机与倾斜相机间的姿态安装误差。为了保证连接点可靠性,提高虚拟观测值的有效性,采用下视影像密集匹配的点云约束倾斜影像立体连接点匹配和分布优化过程。利用SWDC-5倾斜摄影系统获取的数据进行实验,通过原始姿态检校参数将下视影像生成的密集点云投影至倾斜立体影像上,在像方有22个像素左右的误差,采用文中方法检校后,像方误差减少到0.29个像素。 相似文献
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本文根据同名像点存在的几何位置关系,提出一种利用POS数据进行像点坐标粗差检测的方法,用模拟数据验证了方法的正确性和有效性,并利用两组不同摄影比例尺的实际航摄资料进行了试验.试验表明,用该方法剔除像点坐标中的粗差后,立体像对相对定向精度得到很大提高.在保证POS数据内部相对精确的情况下,其整体系统误差对粗差检测结果没有... 相似文献