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针对近似核线影像,设计了轻量级的线状多尺度三角塔结构,通过多尺度下复合特征的极值检测,得到大量稳定特征点,进行特征点尺度和位置的拟合以提高算法对影像变形和核线几何计算误差的适应性,然后对特征点进行复合分量的综合描述,并采用属性特征和数值特征相结合的方法在预测区间进行快速匹配,最后采用微分纠正法提高同名点定位精度。实验表明,本算法能够快速得到分布均匀、密度较大的可靠同名点精度约0.1像素级。 相似文献
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图像匹配的准确率和精度一直是瓶颈问题,直接制约遥感影像的自动化处理。在简要分析现有典型误匹配剔除方法的基础上,提出了能够适应遥感影像自动化匹配与处理的REPRAM(Reverse Positioning Re-fining Algorithm in Matching)算法,给出了REPRAM排除法和优选法的原理和性能分析,在不需要相机的外参数、内参数以及控制点的情形下,相对分离了正确同名点与错误同名点之间的相互影响,尽量保留正确同名点,最大限度剔除错误同名点。大量遥感影像和航拍影像测试表明,算法的稳健性强,在初始匹配正确率为30%的情况下,在设定误差容限内,算法的可靠率仍能在99.5%以上。 相似文献
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