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特征匹配是无人机影像拼接过程的关键步骤,针对传统的特征匹配方法在影像拼接过程中获取匹配点少、特征点分布不均匀、匹配耗时长等问题,本文提出一种基于Dense SIFT特征的无人机影像快速拼接算法。首先,利用影像POS信息构建连接矩阵以引导匹配过程;然后在降采样影像上进行影像分块,利用Dense SIFT算子获取初始匹配点,并采用两次NCC方法分别实现降采样影像和原始影像上匹配点的精化;最后,基于共线方程将影像投影至物方面上,完成影像的快速拼接。本文选取2组无人机影像进行拼接实验,将本文算法与SIFT和SURF匹配拼接方法进行对比,结果表明：在影像特征点匹配方面,本文方法获取匹配点数量是SIFT和SURF算法的5倍以上,且匹配点分布更加均匀;在影像拼接结果方面,本文方法不仅能够较快完成影像拼接,而且有效避免了拼接影像中的“重影”现象,保证了较好的拼接质量。 相似文献
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针对无人机倾斜影像存在匹配困难问题,提出融合多种特征优势的无人机影像匹配算法。首先,提取MSER(Maximally Stable Extremal Regions)局部特征稳定区域,并用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)描述子对特征进行描述;其次,利用K-D树的搜索策略进行特征点的快速检索,采用NND算法获取初始的粗匹配点对,根据结果计算影像间的仿射变换关系;最后,对SIFT特征点进行约束NCC匹配,利用RANSAC算法剔除外点,完成最终的影像匹配。实验结果表明,该算法对存在较大倾斜角度的无人机影像效果较好,在匹配正确率和仿射不变性两方面都优于SIFT算法。 相似文献
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针对传统方法和深度学习匹配方法在倾斜影像上获取匹配点少、复现率低以及精度不高等问题,本文提出一种面向倾斜摄影的深度学习航空影像匹配方法。首先,利用POS信息计算影像重叠区域,并对倾斜影像进行透视变换改正,减弱几何变形对匹配过程的影响;其次,在变换后的重叠区域影像上利用训练的多尺度特征点检测网络推理其对应的高斯热力图,在高斯热力图尺度空间检测极值点作为稳定特征点,基于自监督主方向检测网络获取特征点主方向;接着,在特征点描述阶段,结合网络学习得到的特征点位置和主方向获取尺度旋转不变GeoDesc基础描述子,并考虑图像的几何、视觉上下文信息对描述子进行增强处理;最后,通过双向比值提纯法获取初始匹配点,利用RANSAC和图约束方法剔除误匹配后获得最终匹配点结果。使用ISPRS提供的2组典型区域倾斜影像进行匹配实验,结果表明,相比于SIFT、ASIFT、SuperPoint、GeoDesc及ContextDesc等算法,本文方法能够在大视角变化和纹理信息贫乏的倾斜影像对上获取更多均匀分布的匹配点,同时复现率也要优于其他方法。 相似文献
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特征匹配是面阵摆扫式航空影像处理的关键步骤,针对传统特征匹配方法在面阵摆扫式航空影像匹配时存在匹配点数量少,分布不匀均的问题,本文提出一种基于自适应亮度空间的特征匹配方法。首先根据影像POS（Postion Oriental System）信息求解待匹配影像间变换关系进行影像校正,在校正后的影像上构建自适应亮度空间,使用ORB算子和BEBLID算法在亮度空间上获取特征点和二进制特征描述符,然后基于汉明距离获取初始匹配点,使用RANSAC算法剔除粗差,最后将匹配点变换到原始影像上得到最终匹配结果。本文选取6组具有视角差异及亮度变化的面阵摆扫式航空影像进行实验,将本文算法与SIFT、SURF、ORB、ORB+BEBLID、ASIFT等匹配方法进行比较,结果表明：本文算法通过建立影像间变换关系,构建自适应亮度空间,使得算法提取的特征点数量增加1.5倍,获取匹配点数量是其他算法的3倍以上,且匹配点分布更加均匀,匹配效率高于其他算法,验证了本文算法在具有亮度变化及视角差异的面阵摆扫式航空影像上匹配的有效性。 相似文献
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SAR影像匹配是SAR数据处理的重要环节,但是,SAR影像匹配成功率、正确率及精度较低。通过SAR影像匹配,建立SAR匹配像对,对雷达立体观察和立体测量有重要的意义。在机载SAR影像匹配中,应用SIFT 算法,获得较稳定的特征,并结合2D单应变换的RANSAC算法剔除误匹配点对;选取三组不同类别的机载SAR影像数据,利用SIFT 和粗差剔除相结合的算法,通过VC++和OpenCV编程,提取出特征稳定且均匀分布的同名点对,完成机载SAR影像匹配实验。结果表明,对于含有人工建筑物的机载SAR影像,SIFT 算法可有效地提取大量稳定的匹配点对,其正确率高;对于含有自然植被的机载SAR影像,SIFT 算法可有效地提取较多稳定的匹配点对,其正确率较高;由于SIFT 算法实质上是基于局部灰度匹配的算法,对于纹理信息缺乏的机载SAR影像,只可提取少量稳定的匹配点对,其正确率相对前两者较低。总体而言,在机载SAR影像中SIFT 算法能够提取到稳定的匹配点对,并结合基于2D单应变换的RANSAC算法,可有效剔除误匹配点对,提高匹配正确率及精度。 相似文献
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无控制点数据的无人机影像快速处理 总被引：4，自引：0，他引：4
本文以四川地震灾区作为典型研究区,尝试在无其他控制点数据时,仅利用小型无人机影像和无人机系统自身记录的辅助数据,进行无人机影像的快速匹配、拼接和纠正处理。首先,对小型无人机获取的影像数据和辅助数据进行了详细分析,然后,将小区域原始影像利用影像匹配算法进行自动拼接,拼接后的分块区域再根据辅助数据进行纠正处理。SIFT算法被运用到无人机影像的匹配中,达到了较好的速度和精度;分块拼接后的成果利用辅助数据的伪中心点进行纠正,相对精度较高,镶嵌结果无视觉错位。最后,将纠正结果和GoogleEarth影像数据叠加进行精度检查,主要标志性地物重叠良好。 相似文献
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针对直线匹配过程中存在直线提取断裂、影像尺度不一、纹理断裂处灰度相似性约束可靠性弱的问题,本文提出了一种基于局部点、线仿射不变性约束的直线段匹配算法。该算法首先利用SIFT匹配得到的同名点构建参考影像、搜索影像同名三角网,并采用三角网约束直线匹配的搜索范围获得初始候选直线;然后利用方向约束对候选直线进行二次筛选,滤掉明显的错误候选直线;最后分别建立参考直线与候选直线的支持区域,搜索并确定位于直线支持区域内的匹配点并以直线为基准对其进行区域划分,并根据点、线仿射不变性原理分区域约束确定同名直线。通过选取网上公开影像数据库中典型影像对进行直线匹配实验,结果表明本文算法具有较好的鲁棒性,并能获取可靠的直线匹配结果。 相似文献
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无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息（无序）、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种“三无”影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。 相似文献
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图像匹配作为三维重建至关重要的环节,其精度直接影响了平差优化、正射校正等模块的精度。对于城镇、农场等特征密集型区域,特征距离小,相似性强,易于匹配图像;而针对草地、沙漠等特征不明显区域,特征距离大,如果使用特征点匹配的方法,严格阈值下难以获得足够数量的匹配对,放宽阈值又将引入较多误匹配对,这也是导致稀疏点云不够均匀的原因之一。在此场景下,本文提出了基于动态极坐标参数化的无人机正视影像匹配算法,首先对图像做极坐标参数变化,采用动态策略解决极轴方向采样不均匀的问题,使用最小二乘法对得到的极坐标影像对做位移方向上的匹配,匹配后得到的旋转量和平移量,将该结果和SIFT算法的结果做比较。本文设计了2组实验,即参数已知的解算实验和参数未知的解算实验,且每组实验进行3次。在同等配置的计算机上,对两张7360像素×5400像素,32位的影像,本文方法的位姿解算时间相比SIFT的时间减少约57%,二者求得的位姿差通常小于1%。结论表明二者的结果在精度上表现相当,在时间上明显优于SIFT算法,具有实际的应用价值。 相似文献
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针对多源遥感影像之间成像机理不同、非线性光谱辐射畸变大以及灰度梯度差异明显等所导致的匹配困难问题,提出深度特征融合匹配算法(Feature Fusion Matching Algorithm, FFM)。(1)通过构建特征图金字塔网络提取影像深度特征,使用特征连接结构将语义丰富的高层特征与定位精确的低层特征互补融合,解决多源影像同名特征难以表征的问题并提高特征向量的定位精度;(2)对原始维度1/8的特征图进行交叉变换来融合自身邻域信息与待匹配影像特征信息,通过计算特征向量间的相似性得分得到初次匹配结果,针对特征稀疏区域,提出滑动窗口自适应得分阈值检测算法来提升匹配效果;(3)将匹配结果映射至亚像素级特征图,在小窗口内计算像素间的匹配概率分布期望值来检校优化匹配结果,提高匹配点对的准确性;(4)使用PROSAC算法对匹配结果进行提纯,有效剔除误匹配的同时最大限度保留正确匹配点。试验选取6对多源遥感影像,将FFM同SuperPoint、SIFT、ContextDesc以及LoFTR算法进行对比,结果表明FFM算法在匹配点正确率、匹配点均方根误差以及分布均匀度等方面远优于其他算法。将FFM匹... 相似文献
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针对现有传统影像匹配在星载平台有限的存储及算力条件下难以快速计算的问题,本文提出一种适用于星载平台的、基于哈希学习的轻量化快速影像匹配方法。该方法以同源卫星影像的特征描述符作为训练集计算哈希函数,并利用训练好的哈希函数将特征点的浮点型特征描述符映射至汉明空间,实现特征点对间相似度的快速计算,进一步通过剔除误匹配点获得精确匹配结果。同时,训练集中的特征描述符的种类可根据星载平台载荷的传感器类型、影像分辨率及目标区域影像的地貌类型进行灵活选择,使得本文方法具备良好的可重构性;计算汉明距离衡量特征点对间的相似度,提高本文方法在星载平台轻量化处理的应用能力。选取不同时刻资源三号卫星影像及高分七号卫星影像进行匹配对比实验,本文方法轻量化处理后的LW-SIFT方法相较于经典SIFT方法,在耗时方面减少50.12%,且增加正确匹配点数达20.28%。实验结果表明,本文方法能够显著提升影像匹配的精确度及时效性,有较大的应用潜力,能够为星载平台应用提供有力支撑。 相似文献
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针对现有立体影像直线匹配方法中的线描述子只依赖局部灰度特征导致可靠性较弱的问题,本文提出了一种结合网状描述符和单应约束的直线匹配方法。① 利用线特征检测算法（Line Segment Detector, LSD）提取参考影像及搜索影像中的直线段;② 根据角度约束和核线约束确定候选直线,缩小直线搜索范围,并计算参考直线与候选直线的重叠部分以确保端点一致;③ 利用直线段固定邻域内的同名点对构建网状描述符,选择3组不同的同名点对分别计算直线相似值,取其中最大值作为直线段的最终相似度从而确定同名直线对;④ 将未搜索到同名点对的直线段利用单应性矩阵映射至搜索影像,并根据3个判别准则得到最终的匹配结果。为了验证算法的有效性及鲁棒性,本文选取国际公开的标准测试数据集中5组近景影像进行实验,并与现有3种具有代表性的算法进行对比。结果显示本文算法的准确度及有效性均优于对比的3种算法,在匹配准确率与运行效率上最高有16.1%与49倍的提升,对于不同条件下的影像均能取得良好的直线匹配结果。 相似文献