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针对传统迭代最近点算法(ICP)对点云初始位置要求高、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于特征点采样一致性算法改进ICP算法的点云配准方法.首先使用体素网格法采样,通过法向量邻域夹角特性提取特征点并建立快速点特征直方图(FPFH)进行特征描述;然后使用采样一致性算法(SAC-IA)粗配准计算出点云的初始坐标变换,进而使点云获得较好的初始位置;最后通过K维树近邻搜索改进ICP算法,完成点云精确配准.实验结果表明,所提出的方法能够提供良好的初始位置,提高传统ICP算法点云的配准精度和收敛速度. 相似文献
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无人机遥感影像由于数量多、单张覆盖空间范围小、几何变形大以及河道内缺少配准控制点等特点,传统的基于特征点的影像镶嵌配准方法在宽河道无人机遥感影像镶嵌配准应用中受到限制.论文根据河道内线性地物丰富的特点,提出基于线性特征的无人机遥感影像镶嵌配准方法.该方法以线性地物边缘直线段为配准基元,通过MIHT算法估算待配准影像与基准影像的变换模型参数.试验结果表明,该方法很好地满足了宽河道无人机遥感影像镶嵌配准的要求,为沿河地质灾害调查提供了影像质量保证. 相似文献
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基于特征点匹配及提纯的点云配准算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统的基于ICP点云配准算法配准时间长、收敛慢、需要较好初始配准等限制,本文利用现有的点云特征提取算法和描述算法,提取并匹配点云中的特征点,用RANSAC算法结合坐标转换模型剔除误匹配点对,用匹配点对在两点云中的坐标计算之间的坐标转换参数,从而实现点云的配准。相比ICP类算法,提高了点云配准的效率,同时提高了点云配准的自动化程度。 相似文献
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DEM配准是数据融合和超分辨率DEM重建的一个重要步骤,在一些地形条件极其复杂的地区,观测受到限制,很难在图上选取同名控制点进行匹配。在无控制DEM匹配中,ICP算法迭代收敛速度很快,但因计算距离复杂,整体计算效率不高,且对于存在尺度变换的数据无法正确匹配;LZD算法迭代收敛速度较慢,但计算量小,计算效率很高。针对两种经典无控制匹配算法存在的问题,提出一种融合ICP和LZD算法的改进无控制DEM匹配算法,并在最小二乘估计的基础上引入差分模型求模型的抗差解,削弱由于地表变形对匹配结果的影响。最后,通过实验对本文算法的可行性和可靠性进行了分析和验证。 相似文献
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针对合成孔径雷达(SAR)图像序列超分辨率重建过程中对配准误差敏感的问题,该文提出了一种单应性约束的最大后验超分重建方法。首先,对SAR图像序列的中间帧做2倍上采样,将其作为基准图像,利用本文改进的尺度不变特征变换(SIFT)配准算法依次计算SAR图像序列的每一帧与基准图像之间的单应性。通过对待配准图像进行分幅、放大阈值、单应性筛选等操作,达到增加匹配点数量、有效去除误匹配的目的。然后,将单应性作为配准参数,对图像进行配准,并对配准后的图像进行重采样,重采样后的图像利用最大后验(MAP)超分算法进行超分重建,得到高分图像。实验结果表明,该文改进SIFT配准算法可以在保证匹配点对正确率较高的同时增加匹配点数量,且算法复杂度低。改进MAP重建算法与经典超分方法相比,图像质量更高,细节更好。 相似文献
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为了提高低覆盖率点云的配准精度和收敛速度,提出了一种基于二维图像特征的点云配准方法。首先采用基于区域层次的点云配准算法实现粗配准;然后将三维点云转换成二维图像,再采用SURF算法提取二维图像的特征,并求解其匹配像素点对;最后根据二维匹配点获取相应的三维点云相关点,并计算刚体变换,由此实现点云的快速精确配准。试验结果表明,与迭代最近点（ICP）算法相比,该点云配准方法的配准精度和耗时分别提高了约20%和60%,是一种快速、高精度的点云配准算法。 相似文献
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导航卫星历书拟合初值的选取与误差分析 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了GPS历书拟合算法,针对常用算法拟合精度受初值影响较大,且迭代计算一般不能收敛于最小拟合误差的情况,提出了称为“二步法”的改进历书拟合算法。即首先进行短弧拟合,并将拟合结果作为长弧拟合的初值使用;取计算过程中的最小拟合误差对应值代替最终收敛值作为拟合结果。经多组GPS实际轨道拟合试验,结果表明“二步法”拟合精度一般能提高约50％。 相似文献
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地铁隧道三维激光扫描数据配准方法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对传统的迭代最近点算法(ICP)用于多测站点云数据配准时计算效率低的问题,该文提出了一种基于特征点的ICP改进算法,该方法利用相邻两测站数据进行配准的实现。首先采用体素化格网方法对两点云数据集进行精简处理,并计算精简处理后每一点的法向量;然后利用kd-tree最近邻查询搜索特征点之间的对应关系;并通过估计出的最优变换矩阵更新至全局变换,以提高配准精度。实验结果表明,改进的ICP算法在地铁隧道点云数据配准中的效率高于其他的配准方法,为隧道变形监测工作的进行提供保证。 相似文献
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Line-based modified iterated Hough transform for automatic registration of multi-source imagery 总被引：1，自引：0，他引：1
Image registration aims at combining imagery from multiple sensors to achieve higher accuracy and derive more information than that obtained from a single sensor. The enormous increase in the volume of remotely sensed data that is being acquired by an ever-growing number of earth observation satellites mandates the development of accurate, robust, and automated registration procedures. An effective automatic image registration has to deal with four issues: registration primitives, transformation function, similarity measure, and matching strategy. This paper introduces a new approach for automatic image registration using linear features as the registration primitives. Linear features have been chosen because they can be reliably extracted from imagery with significantly different geometric and radiometric properties. The modified iterated Hough transform (MIHT), which manipulates the registration primitives and similarity measure, is used as the matching strategy for automatically deriving an estimate of the parameters involved in the transformation function as well as the correspondence between conjugate primitives. The MIHT procedure follows an optimal sequence for parameter estimation that takes into account the contribution of linear features with different orientations at various locations within the imagery towards the estimation of the transformation parameters in question. Experimental results using real data proved the feasibility and robustness of the suggested approach. 相似文献
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随着遥感图像分辨率的日益提高,遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大,同时随着遥感应用的发展,对图像配准的性能也提出越来越高的要求,基于此,提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首先,对图像进行Haar小波变换,基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度;其次,根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子,SAR图像使用Ratio Of Averages算子),并将线特征转化为点特征;然后,依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点对;最后,利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对,并结合分块思想均匀选取匹配点对计算仿射变换参数,进一步提高配准精度。为了验证本文方法的有效性,选择高分辨率World View-2图像、Pleiades图像和Terra SAR图像进行了实验,并与典型的SIFT算法、SURF算法进行比较分析,采用匹配率、匹配效率、均方根误差和时间消耗4个定量评价指标来客观评价算法的配准性能。实验结果表明,本文方法具有较好的有效性,且在不同的情况下具有较高的配准精度。本文提出的特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法,多组高分辨率遥感图像数据的配准实验结果表明该方法能快速实现并具有较高的配准精度和较好的鲁棒性。 相似文献
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针对目前移动增强现实三维注册实时性不强和鲁棒性差的问题，提出一种基于改进加速鲁棒性特征（speed up robust features，SURF）算法和角点跟踪算法（Kanade-Lucas-Tomasi，KLT）的移动增强现实户外三维注册方法。该方法通过结合快速视网膜关键点（fast retina keypoint，FREAK）算法改进了SURF算法（简称SUFREAK），提高算法描述子构建效率，并保持了算法的鲁棒性。利用视频帧间的相关性，采用KLT光流跟踪算法对户外场景的自然特征点进行跟踪预测，以提高三维注册的实时性。实验结果表明，在户外复杂环境条件下，改进SURF算法具有较高的实时性和鲁棒性，且基于改进SURF和KLT算法的移动增强现实三维注册具有良好的实时性和图像识别效率。 相似文献
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复图像配准是干涉合成孔径声纳（interferometric synthetic aperture sonar，InSAS）信号处理中非常关键的环节，配准质量的好坏直接影响到后续的干涉图生成和数字高程重建。从InSAS成像的几何关系出发，推导出偏移量和斜距的有理函数关系，进而提出了基于有理函数曲面拟合的InSAS复图像配准方法。与传统的多项式曲面拟合方法相比，该方法具有拟合精度高、计算量小的优点。以均方根误差、相关系数、残余点数目和计算时间作为评价标准，利用仿真数据和真实湖试数据验证了该方法的有效性。 相似文献
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提出并实现了一种基于加权最小二乘的低相干SAR像对精配准新方法。该方法借助一幅与主、辅影像相干性都较高的第三幅影像来完成低相干SAR影像对的初步配准,利用加权最小二乘法求出二者间的坐标映射函数,从而快速高效地实现低相干SAR影像对的高精度亚像元级配准。采用ERS-1/2实际数据的配准实验,验证了该方法可以提高低相干SAR像对的干涉图质量,提高二者之间的相干性和控制点的配准精度,改善低相干SAR影像对的配准效果,在一定程度上解决了PS InSAR技术中低相干SAR影像对的配准问题。 相似文献
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提出了一种共享内存环境下的干涉合成孔径声呐（interferometric synthetic aperture sonar，InSAS）复图像配准优化方法。首先在分析复图像配准算法各处理步骤计算特点和并行性的基础上，针对粗配准和精配准计算中大量的滑动窗口计算操作，根据相邻窗口数据之间的关系进行了计算方法优化设计；然后采用OpenMP指令对粗配准、精配准、复图像插值和干涉相位提取计算步骤进行了并行化设计和计算任务分配，以充分利用多核计算资源加速复图像配准过程；最后通过InSAS复图像的并行配准试验验证了所提方法的正确性和高效性。 相似文献
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顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法 总被引：1，自引：1，他引：0
基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场（MRF）的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明：本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。 相似文献
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针对地面激光雷达点云和数码光学影像非同源异质数据自动配准困难的问题,本文提出了基于互信息的两种数据同名特征高精度自动提取的方法。首先,把点云数据生成中心平面投影的反射强度图像和基于RGB信息的彩色图像,应用点云彩色图像和数码光学影像的匹配,确定点云与影像的粗配准参数;然后,对反射强度图像进行特征提取,应用粗配准参数确定其在数码光学影像上的初始位置,应用互信息实现非同源数据的高精度匹配;最后,应用罗德里格矩阵和选权迭代方法计算高精度配准参数,生成三维彩色模型。试验证明,本文方法可以解决地面激光点云和数码光学影像非同源异质数据的配准问题,具有一定的研究和应用价值。 相似文献