針對(duì)遙感影像中單獨(dú)利用點(diǎn)特征或線(xiàn)特征容易出現(xiàn)匹配精度低和匹配失敗的問(wèn)題,提出一種融合點(diǎn)線(xiàn)互補(bǔ)特征的遙感影像全自動(dòng)配準(zhǔn)算法。首先利用改進(jìn)的尺度不變特征變換（SIFT）算法獲得初始匹配點(diǎn),并采用歸一化互相關(guān)（NCC）測(cè)度和隨機(jī)采樣一致性算法剔除可能的誤匹配情況,以獲得正確率較高的同名點(diǎn)。然后采用改進(jìn)的線(xiàn)段檢測(cè)算子（LSD）提取線(xiàn)段特征,通過(guò)已知單應(yīng)性幾何變換約束和斜率約束確定候選匹配線(xiàn)段并構(gòu)建特征描述符,繼而獲得同名線(xiàn)段。最后提取同名線(xiàn)段的交點(diǎn)并集成第一步的同名點(diǎn)集,計(jì)算影像間的投影變換參數(shù)以實(shí)現(xiàn)影像的配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提算法在匹配精度以及匹配的正確率等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2020,57(16)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

所提算法的匹配流程

由于在2.1.1節(jié)中得到的同名點(diǎn)可能存在微小的位置偏差，從而影響種子點(diǎn)的質(zhì)量，因此需對(duì)同名點(diǎn)進(jìn)行定位優(yōu)化，如圖2所示。在初始匹配后的待配準(zhǔn)影像中，以特征點(diǎn)為中心建立3pixel×3pixel大小的搜索域，然后以基準(zhǔn)影像中的特征點(diǎn)作為基準(zhǔn)，在待配準(zhǔn)影像的鄰域內(nèi)再次尋找同名點(diǎn)，在影像中以從左向右、自上向下的順序進(jìn)行搜索。計(jì)算每個(gè)搜索點(diǎn)與基準(zhǔn)點(diǎn)的灰度相關(guān)值，表達(dá)式為

來(lái)預(yù)測(cè)直線(xiàn)在待配準(zhǔn)影像中的位置，并以預(yù)測(cè)直線(xiàn)為中心軸線(xiàn)確定一個(gè)矩形，若待配準(zhǔn)影像中的直線(xiàn)特征經(jīng)過(guò)該矩形或與該矩形有交點(diǎn)，則視為初步候選匹配直線(xiàn)，如圖3所示。式中：（x′，y′）為x′的坐標(biāo)。圖中l(wèi)1為基準(zhǔn)影像中提取到的特征線(xiàn)，L1、L2、L3和L4為待配準(zhǔn)影像中的特征線(xiàn)，l1經(jīng)過(guò)單應(yīng)性幾何變換后在待配準(zhǔn)影像中的位置如l′1，以l′1為中心軸線(xiàn)確定一個(gè)矩形，L1、L2與L3均與矩形相交，則把L1、L2和L3視為l1的初步候選匹配直線(xiàn)，L4與矩形沒(méi)有交點(diǎn)，則剔除。2.2.3 斜率約束

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]結(jié)合離散化描述與同名點(diǎn)約束的線(xiàn)特征匹配[J]. 歐陽(yáng)歡,范大昭,紀(jì)松,雷蓉.  測(cè)繪學(xué)報(bào). 2018(10)
[4]基于改進(jìn)隨機(jī)Hough變換的直線(xiàn)檢測(cè)算法[J]. 徐超,平雪良.  激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019(05)
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碩士論文
[1]多角度圖像直線(xiàn)特征描述與匹配[D]. 陳忠堯.北京郵電大學(xué) 2019
[2]基于歸一化積相關(guān)匹配的彩色圖像灰度化研究[D]. 馬方龍.蘭州大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3436865