本文關(guān)鍵詞：利用PCA-SIFT進(jìn)行特殊紋理航攝影像匹配

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【摘要】：提出了一種基于主成分分析-尺度不變特征變換(principal component analysis,scale invariant feature transform,PCA-SIFT)的特殊紋理航攝影像匹配方法。首先,對影像降采樣并進(jìn)行PCA-SIFT特征匹配;然后利用得到的同名像點計算平面單應(yīng)矩陣,并確定影像對間的同名區(qū)域;隨后,在同名區(qū)域間再次進(jìn)行PCASIFT特征匹配并剔除誤匹配點;最后,采用改進(jìn)的最小二乘影像匹配方法對PCA-SIFT匹配結(jié)果進(jìn)行精化,從而自動識別出同名像點。實驗結(jié)果表明,本文方法可以達(dá)到子像素級的影像匹配精度,即使是在紋理貧乏和重復(fù)區(qū)域也能夠匹配出足夠數(shù)量的特征點,完全可以滿足空中三角測量的影像自動量測要求。
【作者單位】： 武漢大學(xué)遙感信息工程學(xué)院;地球空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】： 特殊紋理 PCA-SIFT特征匹配 單應(yīng)矩陣 最小二乘影像匹配
【基金】：國家973計劃(2012CB719902) 國家自然科學(xué)基金(41371432) 國家高分專項(民用部分)項目(50-H31D01-0508-13/15)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】：

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本文編號：803920