城市遙感影像運(yùn)動(dòng)估計(jì)與立體匹配
發(fā)布時(shí)間:2020-12-21 16:03
隨著遙感領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展,高分辨率遙感影像的獲取已變得十分簡(jiǎn)單快捷,而在民生、軍事、防災(zāi)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域,也越來(lái)越依賴(lài)空間信息的獲取。立體匹配作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)部分,其匹配準(zhǔn)確度直接影響了后續(xù)如目標(biāo)識(shí)別、三維重建等處理的效果。立體匹配吸引了眾多專(zhuān)家的研究,每年都會(huì)出現(xiàn)新的匹配算法,然而這些匹配方法大部分都關(guān)注于符合對(duì)極幾何的普通攝像機(jī)拍攝的圖像,而高分辨率遙感衛(wèi)星上搭載的線陣CCD推掃式傳感器的成像幾何并不滿足對(duì)極幾何。此外,相比普通圖像,遙感影像的信息更為復(fù)雜,干擾更多,這些都大大增加了真實(shí)遙感圖像的匹配難度。許多立體匹配算法并不適用于遙感圖像,而且專(zhuān)注于遙感圖像立體匹配的研究相對(duì)較少。本文重點(diǎn)研究城市遙感影像的立體匹配,提出了一種新的匹配框架。本文的研究工作主要包括:(1)首先對(duì)圖像進(jìn)行配準(zhǔn),盡量縮小后續(xù)匹配的搜索空間。使用SURF特征進(jìn)行特征點(diǎn)的提取與匹配得到匹配點(diǎn)集,但包含誤匹配。使用MLESAC算法對(duì)得到的點(diǎn)集進(jìn)行處理,得到準(zhǔn)確的內(nèi)點(diǎn)集。然后使用DLT算法,利用內(nèi)點(diǎn)計(jì)算出兩幅圖像之間的仿射變換矩陣,用該矩陣對(duì)右圖進(jìn)行處理得到配準(zhǔn)圖像。(2)配準(zhǔn)后的圖像仍然具有二維...
【文章來(lái)源】:哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
本文提出的匹配框架
圖 2.1 積分圖像 A B C 構(gòu)造特征檢測(cè)器,它具有良好的準(zhǔn)。所謂斑點(diǎn)結(jié)構(gòu),就是和周?chē)鷧^(qū)域給定一個(gè)點(diǎn) X ( x , y),尺度為 時(shí) ( , )xxL X 是點(diǎn) X 的高斯二階導(dǎo)數(shù)卷( , ) ( , ( , )( , ) ( , xx xyxy yyL X L XH XL X L X間分析中是最優(yōu)的,但在實(shí)踐中他 / 4倍時(shí)重復(fù)性會(huì)降低。這種現(xiàn)象瑜,檢測(cè)器仍然具有良好的性能,的快速卷積的優(yōu)點(diǎn)。參考 Lowe 成
) ( , )( , )( , ) ( , ) xx xyxy yyL X L XH XL X L X間分析中是最優(yōu)的,但在實(shí)踐中他們是離 / 4倍時(shí)重復(fù)性會(huì)降低。這種現(xiàn)象也存在瑜,檢測(cè)器仍然具有良好的性能,輕微的的快速卷積的優(yōu)點(diǎn)。參考 Lowe 成功使用進(jìn)行近似,如圖 2.3。使用積分圖像可以在。計(jì)算代價(jià)與濾波器大小無(wú)關(guān),效果可以比波器是對(duì)尺度 1.2時(shí)高斯濾波器的近似分別用xxD ,yyD和xyD對(duì)相應(yīng)的xxL ,yyL和L2det( ) ( )approx xx yy xyH D D wD
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]衛(wèi)星線陣影像的半全局互信息匹配與重建[J]. 李鶴元,陳剛,鞏丹超. 遙感信息. 2016(05)
[2]快速模擬退火立體匹配技術(shù)在水下激光圖像三維重建中的應(yīng)用[J]. 劉小飛,李明杰. 激光雜志. 2016(08)
[3]基于歸一化互相關(guān)的亞像素雙目視覺(jué)匹配方法[J]. 范新峰,程遠(yuǎn)增,付強(qiáng). 探測(cè)與控制學(xué)報(bào). 2016(03)
[4]基于自適應(yīng)匹配窗及多特征融合的立體匹配[J]. 時(shí)華,朱虹. 模式識(shí)別與人工智能. 2016(03)
[5]基于骨架和統(tǒng)計(jì)直方圖的形狀匹配算法[J]. 張桂梅,鄭加寬,儲(chǔ)珺. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(16)
[6]基于可變窗口視差優(yōu)化的并行立體匹配[J]. 許亮,田崢,王震. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(15)
[7]經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子及其抗噪性能研究[J]. 葛小鳳,陳亞軍. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2015(02)
[8]一種改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算法[J]. 吉玲,楊亞,付珊珊,沙偉. 微處理機(jī). 2015(01)
[9]基于改進(jìn)梯度和自適應(yīng)窗口的立體匹配算法[J]. 祝世平,李政. 光學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
[10]基于可移動(dòng)窗口和擴(kuò)散距離的立體匹配算法[J]. 卞程飛,張健,吳娜,曾新華,陳雷,袁媛,孫雄偉. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2014(09)
碩士論文
[1]基于梯度特征的圖像匹配算法研究及其應(yīng)用[D]. 鄭世嬌.華中科技大學(xué) 2015
[2]基于互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法研究[D]. 別術(shù)林.北京交通大學(xué) 2014
[3]小基高比條件下高精度影像匹配技術(shù)研究[D]. 申二華.解放軍信息工程大學(xué) 2013
[4]基于互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法研究及應(yīng)用[D]. 蘆飛堅(jiān).首都師范大學(xué) 2013
本文編號(hào):2930106
【文章來(lái)源】:哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:66 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
本文提出的匹配框架
圖 2.1 積分圖像 A B C 構(gòu)造特征檢測(cè)器,它具有良好的準(zhǔn)。所謂斑點(diǎn)結(jié)構(gòu),就是和周?chē)鷧^(qū)域給定一個(gè)點(diǎn) X ( x , y),尺度為 時(shí) ( , )xxL X 是點(diǎn) X 的高斯二階導(dǎo)數(shù)卷( , ) ( , ( , )( , ) ( , xx xyxy yyL X L XH XL X L X間分析中是最優(yōu)的,但在實(shí)踐中他 / 4倍時(shí)重復(fù)性會(huì)降低。這種現(xiàn)象瑜,檢測(cè)器仍然具有良好的性能,的快速卷積的優(yōu)點(diǎn)。參考 Lowe 成
) ( , )( , )( , ) ( , ) xx xyxy yyL X L XH XL X L X間分析中是最優(yōu)的,但在實(shí)踐中他們是離 / 4倍時(shí)重復(fù)性會(huì)降低。這種現(xiàn)象也存在瑜,檢測(cè)器仍然具有良好的性能,輕微的的快速卷積的優(yōu)點(diǎn)。參考 Lowe 成功使用進(jìn)行近似,如圖 2.3。使用積分圖像可以在。計(jì)算代價(jià)與濾波器大小無(wú)關(guān),效果可以比波器是對(duì)尺度 1.2時(shí)高斯濾波器的近似分別用xxD ,yyD和xyD對(duì)相應(yīng)的xxL ,yyL和L2det( ) ( )approx xx yy xyH D D wD
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]衛(wèi)星線陣影像的半全局互信息匹配與重建[J]. 李鶴元,陳剛,鞏丹超. 遙感信息. 2016(05)
[2]快速模擬退火立體匹配技術(shù)在水下激光圖像三維重建中的應(yīng)用[J]. 劉小飛,李明杰. 激光雜志. 2016(08)
[3]基于歸一化互相關(guān)的亞像素雙目視覺(jué)匹配方法[J]. 范新峰,程遠(yuǎn)增,付強(qiáng). 探測(cè)與控制學(xué)報(bào). 2016(03)
[4]基于自適應(yīng)匹配窗及多特征融合的立體匹配[J]. 時(shí)華,朱虹. 模式識(shí)別與人工智能. 2016(03)
[5]基于骨架和統(tǒng)計(jì)直方圖的形狀匹配算法[J]. 張桂梅,鄭加寬,儲(chǔ)珺. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(16)
[6]基于可變窗口視差優(yōu)化的并行立體匹配[J]. 許亮,田崢,王震. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2015(15)
[7]經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子及其抗噪性能研究[J]. 葛小鳳,陳亞軍. 數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2015(02)
[8]一種改進(jìn)的Canny邊緣檢測(cè)算法[J]. 吉玲,楊亞,付珊珊,沙偉. 微處理機(jī). 2015(01)
[9]基于改進(jìn)梯度和自適應(yīng)窗口的立體匹配算法[J]. 祝世平,李政. 光學(xué)學(xué)報(bào). 2015(01)
[10]基于可移動(dòng)窗口和擴(kuò)散距離的立體匹配算法[J]. 卞程飛,張健,吳娜,曾新華,陳雷,袁媛,孫雄偉. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2014(09)
碩士論文
[1]基于梯度特征的圖像匹配算法研究及其應(yīng)用[D]. 鄭世嬌.華中科技大學(xué) 2015
[2]基于互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法研究[D]. 別術(shù)林.北京交通大學(xué) 2014
[3]小基高比條件下高精度影像匹配技術(shù)研究[D]. 申二華.解放軍信息工程大學(xué) 2013
[4]基于互信息的醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法研究及應(yīng)用[D]. 蘆飛堅(jiān).首都師范大學(xué) 2013
本文編號(hào):2930106
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