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针对遥感影像本身存在纹理差异,特征点提取不均匀的自动配准问题,提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先,对Harris算子进行了改进,使其提取特征点覆盖范围更广;然后,对影像进行分块处理,对每块用文章改进的Harris算子进行特征点提取,并采用分块迭代剔除策略,保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布;其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配,完成了最终同名点选取;最后利用小三角形面元TIN对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理,能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准,具有一定实际意义。 相似文献
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赵吉庆 《信息技术与信息化》2023,(1):70-73
无人机航测影像配准是实景三维建模的关键步骤,其在变化检测、图像拼接融合及目标识别方面具有重要的作用。基于此,对已有的航测影像配准方法进行优化,将薄板样条配准模型运用到航测影像配准中,得出一种基于特征的非刚性配准方法。首先利用Canny算法对待配准航测影像进行边缘检测;然后在此基础上采用SURF算法完成特征点提取,基于距离测度完成特征匹配;其次,使用RANSAC算法由局部到整体剔除错误的匹配点对;最后基于精确地匹配点对,利用薄板样条函数构建配准模型,实现航测影像整体和局部上的精准变换。实验结果表明,文章改进的方法在进行无人机航测影像配准时能取得更好的配准精度。 相似文献
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一种简易的激光雷达点云与光学影像自动配准方法 总被引:1,自引:0,他引:1
将激光雷达点云与光学影像进行配准融合,在数字城市建模、自动驾驶和导航避障等方面有重要的应用价值。当前多数自动配准方法需要专门设计特殊的场景结构,操作复杂。根据激光雷达对玻璃具有穿透的特性,提出利用透明的门窗等室内建筑物场景来实现对激光雷达点云与光学影像的自动配准。首先,将激光点云量化为图像,提取光学影像与量化图像的门窗角点特征,并利用相关系数法实现特征点的自动匹配;然后,对激光雷达与相机之间的配准转换参数进行求解;最后,对两种数据进行配准融合。实验结果表明:利用室内门窗这种规则的半透明场景,可以轻松实现激光点云与光学影像的自动化配准,简单实用,操作性强。 相似文献
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针对现有机载LiDAR数据与航空影像配准方法对匹配特征具有较强的依赖性,易受数据等影响的问题,提出了一种基于结构特征的自动配准方法。该方法首先提取LiDAR距离图像与对应影像的结构特征,利用初始姿态参数将LiDAR结构特征投影至影像坐标系下,根据结构特征的几何约束条件获取初始匹配点集,完成粗匹配;接着利用粗匹配结果计算直接变换模型(DLT)参数,并以此为初值引入双点几何约束,采用循环迭代的匹配策略,不断剔除错误匹配,获得一组新的匹配点集,完成精匹配;最后根据精匹配结果,采用基于单位四元数的空间后方交会方法解算航空影像的姿态参数,实现机载LiDAR数据与航空影像的自动配准。实验证明,该方法受噪声影响小,能实现机载LiDAR数据与航空影像的自动配准。 相似文献
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针对光学和SAR影像间非线性辐射差异和乘性噪声导致匹配效果不佳的问题,提出了一种耦合相位一致性与互信息的光学影像与SAR影像自动配准方法。首先,基于相位一致性矩特征图在参考影像上检测均匀分布稳定的特征点。其次,构建一种新的相似性测度最大索引图互信息,采用模板匹配策略实现同名点快速识别。最后,通过边缘化样本共识算法剔除外点,并利用分段线性变换模型几何纠正,实现光学-SAR影像间的精配准。对4组中高分辨率光学与SAR影像进行了实验,实验结果表明,所提方法相较于其他先进方法具有更高的配准精度。 相似文献
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传统的Harris角点检测选用全局的阈值并且不具有尺度不变性,对于较大的图像会导致检测的角点分布不均、错检等问题,为此提出一种新的基于多尺度的Harris角点检测的图像配准方法。首先将图像分块,并对其进行相应排序,根据局部阈值来提取Harris角点,然后根据图像特征点的最邻近和次邻近距离之比来确定初始匹配,最后利用特征点附近的灰度信息来实现进一步的配准。实验证明此方法使得图像配准精度和配准效率得到了极大地提高。 相似文献
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针对移动机器人在三维点云地图创建过程中存在鲁棒性和实时性不佳的问题,提出一种基于图像特征点的三维地图创建方法.首先,对Kinect采集得到的RGB数据进行特征点提取与匹配,并采用RANSAC算法对误匹配点进行剔除,在保证精度的同时,有效减少了配准算法的迭代次数,通过结合Kinect深度数据得到对应特征点对在三维空间中的位姿,最后采用ICP算法迭代求解刚体变换矩阵完成精确配准,得到室内真实场景下的三维点云地图.为抑制由三维点云配准过程中累积误差造成的位姿漂移,引入了基于TORO图优化算法的闭环检测机制,实验验证了所提方法的有效性. 相似文献
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图像的半自动配准是当前比较先进的图像配准技术。该方法基于初步定位基础,利用模板相关的匹配方法,根据遥感图像之间灰度分布的相关性,选取数量丰富的配准控制点,利用相关系数准则进行图像间的相似性度量,可达到较高的配准精度。实验结果表明,该匹配方法用于遥感图像的配准能够有效提高图像处理的速度以及校正图像的定位精度。 相似文献
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为解决遥感影像分割尺度自动选取难的问题,提出了融合层次聚类的高分辨率遥感影像超像素分割方法。首先采用自适应形态重建的分水岭分割算法将影像分割成多个超像素;然后提取各超像素的灰度特征向量;最后利用层次聚类方法进行超像素合并,实现高分辨率遥感影像的精确分割。实验选用4组景遥感影像;采用定性和定量相结合的方法评价实验结果。实验结果表明,该方法有效提高了遥感影像分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。 相似文献
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On the possibility of automatic multisensor image registration 总被引:1,自引:0,他引:1
Multisensor image registration is needed in a large number of applications of remote sensing imagery. The accuracy achieved with usual methods (manual control points extraction, estimation of an analytical deformation model) is not satisfactory for many applications where a subpixel accuracy for each pixel of the image is needed (change detection or image fusion, for instance). Unfortunately, there are few works in the literature about the fine registration of multisensor images and even less about the extension of approaches similar to those based on fine correlation for the case of monomodal imagery. In this paper, we analyze the problem of the automatic multisensor image registration and we introduce similarity measures which can replace the correlation coefficient in a deformation map estimation scheme. We show an example where the deformation map between a radar image and an optical one is fully automatically estimated. 相似文献
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《Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on》2005,43(9):2127-2137
This paper deals with a major problem encountered in the area of remote sensing consisting of the registration of multitemporal and/or multisensor images. In general, such images have different gray-level characteristics, and simple techniques such as those based on correlation cannot be applied directly. In this work, a new automatic satellite image registration approach is proposed. This technique exploits the invariant relations between regions of a reference and a sensed image, respectively. It involves an edge-based selection of the most distinctive control points (CPs) in the reference image. The search for the corresponding CPs in the sensed image is based on local similarity detection by means of template matching according to a combined invariants-based similarity measure. The final warping of the images according to the selected CPs is performed by using the thin-plate spline interpolation. The procedure is fully automatic and computationally efficient. The proposed algorithm for this technique has been successfully applied to register multitemporal SPOT and synthetic aperture radar images from urban and agricultural areas. The experimental results demonstrate the robustness, efficiency and accuracy of the algorithm. 相似文献
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为了自动确定多光谱遥感影像中地物目标类别数,该文提出一种基于可变类模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)的多光谱遥感影像分割方法。首先定义像素与聚类的非相似性测度并据此构建目标函数,而后通过求解目标函数得到最优模糊隶属度和聚类中心。其次,研究模糊因子与影像地物目标类别数的关系,并通过定义划分熵(Partition Entropy, PE)指数优选模糊因子,选择PE指数值稳定收敛后所对应的最小模糊因子值为最优模糊因子,根据模糊因子与类别数的关系得到最优类别数,从而实现了影像的可变类分割。最后,利用提出算法分别对合成和真实多光谱遥感影像进行分割实验,实验结果表明,提出算法不仅能自动确定影像的最优类别数,还能获得较好的分割结果,为实现自动确定遥感影像中地物目标类别数提供新方法。 相似文献