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1.
针对稀疏匹配点无法满足三维重建工作需要及传统密集匹配算法面对明暗变换影像匹配无力等问题,本文提出了一种结合马氏距离与梯度描述符的密集匹配方案。该方案首先利用初始可靠同名点建立同名三角网;然后以各三角形的对应中点作为加密匹配基元,以描述符与马氏距离作为两种影响因素,建立得分计算公式;最后以超过该得分阈值者作为匹配点,遍历所有三角形,更新三角网重复上述步骤,直至没有新的匹配点产生。利用网络公开数据集进行验证,试验结果表明,本文提出的密集匹配方案较好地解决了传统算法面对明暗变换影像适应性较差的问题,同时对多种变换影像有着较好的适应性与稳定性。 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
3.
针对现有固定窗口相关匹配方式难以适用纹理断裂、深度不一、纹理匮乏等近景影像匹配问题,该文提出一种结合局部仿射变换的自适应窗口匹配算法。以ASIFT特征点作为匹配基元:①利用同名三角网局部仿射变换确定匹配搜索区域;②利用Canny边缘点约束确定候选点自适应相关窗口,对应的建立参考点相关窗口;③建立顾及窗口尺寸的灰度差异相似性测度函数,将小于阈值的最小函数值对应的候选点作为匹配同名点;④采用RANSAC方法对匹配结果进行检核剔除错误匹配。选择3组典型特征的近景影像进行匹配实验,该文算法均能获得可靠的匹配结果,验证该算法的鲁棒性。通过与不同窗口、不同算法进行对比分析,本算法能有效减少窗口内像素点深度不一致引起的错误匹配,且在增加匹配点数量的同时提高匹配精度和可靠性。 相似文献
4.
针对传统SIFT算法在无人机影像配准过程中速度较慢的问题,提出了一种改进的BSIFT影像拼接方法.针对SIFT特征点描述符计算复杂、占用存储空间过大、匹配耗时过长的缺点,使用BRIEF特征点描述符代替,利用改进方法(BSIFT)对影像进行特征点的提取与匹配,利用RANSAC算法剔除错配点并计算变换矩阵.实验结果表明:本文提出的方法提高了影像拼接速度,而且提高了拼接精度. 相似文献
5.
通过将匹配支持度的相似性测度引入SIFT特征匹配算法,提出了一种能够应用于不同源遥感影像的自动匹配方法。首先,建立待匹配影像中特征点的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,挑选一定数量的距离最为接近的匹配点作为候选点;最后,分别计算候选匹配点间的匹配支持度,并通过松弛法剔除误匹配点以完成影像的自动匹配。实验结果表明,与传统的灰度匹配及经典的SIFT特征匹配相比,此算法可明显提高影像匹配的成功率和可靠性。 相似文献
6.
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
7.
基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配 总被引：2，自引：2，他引：0
提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段：①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。 相似文献
8.
当遥感影像强度映射差异较大或发生非刚性变换时,该类方法会导致不理想的配准效果.针对此问题,该文提出了一种结合改进的SIFT和LPM算法的遥感影像配准方法.在SIFT算法的基础上引入Scharr滤波器进行空间极值检测并计算高斯尺度空间的梯度幅值;在构建特征描述符时使用梯度位置方向直方图算子提取特征向量;在特征匹配阶段通过设定阈值进行初始匹配并生成预设匹配集,利用LPM算法剔除预设匹配关系集中的错误匹配关系.实验结果表明,较之已有的遥感影像配准方法,本算法可以得到更高的匹配精度和更理想的配准效果. 相似文献
9.
多源高分辨率遥感影像自动匹配算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。 相似文献