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利用SIFT和静态小波变换的遥感影像配准方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文首先利用静态小波变换对影像进行多层分解,在其低频子影像上利用SIFT提取特征点集;之后,通过统计不同阀值下的匹配点集精度和数量信息,利用多项式拟合的方法自动建立约束条件,并以此约束条件自动校正控制点集以得到数量可观且高精度的控制点集。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像配准控制点自动提取方法。 相似文献
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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
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利用Harris-Laplace和SIFT描述子进行低空遥感影像匹配 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了基于Harris-Laplace和SIFT描述子的改进的特征匹配方法。在特征点检测阶段,采用Har-ris-Laplace算法检测出影像上的关键点,该关键点对光照变化、图像噪声和尺度变化具有不变性;然后,确定关键点的主方向,生成特征点。在特征点描述阶段,采用SIFT描述子对特征点进行描述;在特征点匹配阶段则利用BBF算法和RANSAC算法对特征点进行粗匹配和精匹配。实验结果表明,相对于基于SIFT的匹配方法,此算法在匹配速度相同的情况下,提高了匹配精度。 相似文献
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在不同的图像之间寻找若干稳健的匹配点是许多计算机视觉算法有效应用的关键.SIFT(Scale Invariant Feature Transforms)算法已经证明了能够实现稳健匹配点提取的任务,然而SIFT算法提取的匹配点往往处于目标内部的某些均匀的区域,并不包括目标的边角点.考虑到角点往往包含了目标关键的结构信息,因此利用SIFT匹配点的稳健性结合角点检测,既能够提高角点匹配的稳健性又能够减小角点匹配搜索范围.匹配实验证明了该方法能够有效抵御噪声的干扰以及尺度和视角变化的影响,具备良好的匹配稳健性. 相似文献
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视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。 相似文献
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在倾斜航空摄影测量中,倾斜影像间由于视角差异较大,具有较大几何变形,而具备仿射尺度不变性的ASIFT算法存在效率较低的问题,提出一种DEM辅助下的倾斜航摄影像匹配方法。该方法通过利用影像的粗略外方位元素和测区的DEM数据,首先对倾斜影像进行仿射变换来减弱几何变形;然后通过SIFT特征匹配算法来获取同名点对,并使用RANSAC剔除误匹配;最后将同名点对根据单应矩阵反算回原影像,以基础矩阵估计法剔除误匹配,获得最终匹配点对。通过对多组数据进行实验,结果表明,该算法的计算效率较高,获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想。 相似文献
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于影 《测绘与空间地理信息》2017,(3)
随着航空遥感测量技术的广泛运用,航空遥感测量技术现已成为我国应急救灾、数字城市建设、国土资源调查、矿山监测、环境监测等重大工程项目开展的重要技术手段与支持[1]。无人机测绘这一新型航空摄影测量技术以它快速、灵活以及低成本的特点为应急救灾和小面积测绘带来了革命性的改变。本文以无人机搭载的5D mark III相机获取的影像数据为例,研究了无人机数据在PF中快速制作正射影像的关键技术,总结得出了一套科学可行的快速生产正射影像方案。 相似文献
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图像特征点提取不仅应用于计算机视觉领域而且也是摄影测量中的重要环节。本文主要分析了摄影测量中几种常用的特征点提取算子并结合FLANN匹配方法在VS2012上实现各个特征点算子的性能比较。结果表明:运用BRISK特征检测子结合BRISK描述子来提取特征点不仅提取速度快、消耗内存小,而且具有尺度、旋转不变性和对噪声的鲁棒性。如果不考虑图像的尺度、旋转的变化,则FAST和ORB组合的结果是最优的。 相似文献
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当影像中存在相似或重复场景时,传统SIFT匹配算法存在匹配成功率低,目前改进的SIFT匹配算法计算量大。基于相似特征点集的SIFT匹配改进算法,依据相似性或重复场景的影像纹理特点,在SIFT特征点匹配过程中,通过设定阈值提取初始同名点,建立针对未成功匹配参考特征点的相似特征点集,利用已获取初始同名点建立仿射几何约束模型构建参考特征点的匹配约束窗口,在该窗口内利用特征点相对主方向及尺度约束,对特征相似点集进行匹配获得同名点,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。对比实验结果表明,在影像像对间存在较多相似性场景,同时存在较大尺度缩放、旋转变换、视角及模糊差异的情况下,文中算法在匹配成功率和计算复杂度上具有明显的优势。 相似文献