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基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配
引用本文:杨化超,姚国标,王永波.基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配[J].测绘学报,2011,40(5):537-543.
作者姓名:杨化超  姚国标  王永波
作者单位:1. 国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室,江苏徐州221116/中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州221116
2. 中国矿业大学环境与测绘学院,江苏徐州,221116
基金项目:国家自然科学基金(41001312;41001297;61072094)
摘    要: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。

关 键 词:尺度不变特征变换  准密集匹配  仿射不变  单应映射

Dense Matching for Wide Base-line Stereo Images Based on SIFT
YANG Huachao,YAO Guobiao,WANG Yongbo.Dense Matching for Wide Base-line Stereo Images Based on SIFT[J].Acta Geodaetica et Cartographica Sinica,2011,40(5):537-543.
Authors:YANG Huachao  YAO Guobiao  WANG Yongbo
Institution:1,21.Key Laboratory for Land Environment & Disaster Monitoring of SBSM,Xuzhou 221116,China;2.School of Environmental & Spatial Informatics,China University of Mining & Technology,Xuzhou 221116,China
Abstract:
Keywords:scale invariant feature transformation  quasi-dense matching  affine invariant  homographic mapping
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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