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1.
一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配算法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出一种新的异源高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法.首先利用高分辨率光学遥感影像有理多项式模型(RFM)正解模型,通过迭代计算其反解模型,并将RFM反解模型与投影轨迹法结合提取特征点对应异源影像核线,通过核线检查与对比分析确定同名点搜索范围.然后在搜索范围内利用最小欧式距离准则提取初始同名点,最后采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果.试验结果表明,相对于传统的SIFT算法,本文方法通过对异源影像特征点构建核线几何约束和灰度分析进行匹配,可获取更好的匹配效率和精度. 相似文献
2.
针对遥感影像匹配中经典SIFT算法提取特征点时,高斯分解易造成边缘模糊和纹理细节信息丢失,从而使得边缘匹配稳定性差和误匹配点多的问题,文章引入最新的基于非线性尺度空间的KAZE算法并提出了限以空间约束的方法进行多源遥感影像匹配:通过特征点优选并进行特征匹配来计算几何变换模型,并对匹配点的搜索空间进行约束来提高匹配速度和精度,最后通过均方根误差迭代剔除误配点。实验结果表明KAZE算法提取特征点比SIFT稳定性高,易于后期误配点剔除;限以空间约束的匹配策略优于传统匹配策略;对于细节及纹理模糊的影像,KAZE算法相比SIFT算法有独特的优势。 相似文献
3.
针对尺度不变特征变换算法应用于多源遥感影像配准时面临的低效率和误匹配问题,从特征点提取和特征点匹配两个方面对其进行改进。在特征点提取阶段,通过控制特征点数量和分布情况获取均匀分布的特征点;在特征点匹配阶段,采用特征点仿射变换粗匹配、精匹配和误匹配点剔除策略,由粗到精地获取准确的同名点。对多源遥感影像进行配准实验,结果表明,此方法在匹配效率及匹配性能上均优于原始SIFT算法,且配准精度更高。 相似文献
4.
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
5.
异源遥感影像匹配是高分影像处理中的重要环节与关键问题,但目前异源高分影像匹配精度有待提高。本文提出了一种基于邻域投票的异源光学影像SIFT匹配误差剔除方法,首先利用尺度不变性特征变换（SIFT）对特征点进行提取,随后基于邻域投票对匹配特征点进行二次约束,最后区分出待剔除误差大的匹配点,进而确定精确匹配点。为了评价本文方法的精度,分别对建筑物、道路、水体进行匹配研究,试验证实该方法可以提高上述3种地类的匹配精度,相比传统的SIFT方法平均提高了66%,同时有效地保持了结果的尺度不变性。 相似文献
6.
针对喀斯特地貌地形起伏大、沟壑纵深、影像局部存在阴影,该地区无人机遥感影像匹配难度大,该文提出一种基于AKAZE特征和RANSAC算法的喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法。该方法采用AKAZE特征检测算法提取喀斯特地貌无人机遥感影像的特征点,能够较为精简地描述出影像的特征,影像匹配时间缩短,匹配速度提高明显;由于预匹配存在错误点对,利用单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对,同时得到最优的单应性矩阵。实验结果表明,该方法的匹配耗时和匹配正确率较优于经典的SURF和BRISK算法,该匹配方法更适合于喀斯特地貌无人机遥感影像匹配。 相似文献
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基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对Harris算法在进行无人机影像拼接时的特征点误匹配问题,利用RANSAC算法对误匹配的特征点进行剔除,进而实现无人机影像的无缝拼接。首先,基于Harris算法提取兴趣点,利用最短欧式距离进行特征匹配;然后,利用RANSAC算法实现对特征点的精确匹配;最后,利用RANSAC算法得到的单应性矩阵完成无人机影像拼接。实验结果表明:本文方法能够较好地剔除无人机影像拼接时误匹配的特征点,实现对无人机影像的拼接,拼接效果良好。 相似文献
9.
针对在实际应用中难以获得同源高分辨率遥感影像,利用同源高分辨率影像实现高精度、自动化的三维重建仍存在一定困难的现状,该文提出一种利用异源高分辨率遥感影像进行三维重建的方法。采用尺度不变特征变换算法对影像进行匹配以获取同名点,并使用随机抽样一致性算法剔除低精度匹配点;然后利用获取的同名点构建Delaunay三角网;接着根据有理函数反解模型和投影射线联合定位算法解算各个同名点的三维坐标;最后基于Delaunay三角网内插技术求取地物点的高程值,并基于OpenGL技术实现三维显示。试验结果表明,利用该方法可以实现异源高分辨率遥感影像的三维重建,精度上能够满足生产需求。 相似文献
10.
《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(4)
针对较大的非线性辐射特性差异导致不同谱段、不同载荷获取的多源遥感影像之间匹配难度较大的问题,提出一种利用方向相位特征进行多源遥感影像匹配的方法。该方法首先利用角点提取算子对参考影像均匀提取特征点,然后利用Log-Gabor滤波器在多个方向上计算影像的相位特征图像,在此基础上对特征点构建密集特征描述向量并采用滑动窗口的方式来确定匹配点对,最后利用一定阶数的泰勒级数将匹配结果精度拟合到子像素级。利用3组真实的异源遥感影像进行实验,结果表明,该方法在光学影像、红外影像、多光谱影像和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像之间均能匹配到稳定可靠的同名点。 相似文献