空中三角摄影测量像片连接点匹配方法研究

空中三角摄影测量像片连接点匹配方法研究

论文摘要

空三角摄影测量中,航线上重叠像片依靠像片连接点进行拼接操作。连接点的提取和匹配是本论文研究的主要内容,特征点提取和匹配是图像处理和机器视觉的核心内容,被广泛应用于目标识别,立体成像,动态追踪等领域。在摄影测量领域,特征点匹配技术也占据着重要的位置,其效果直接影响测量精度。近年来,随着图像获取设备的性能提升,计算机性能的进步,为实现实时处理图像特征点算法的实现奠定了基础。本文归纳总结了几种经典的图像特征点提取算法及其优缺点。并在此基础上提出了扩散递归算法来寻找高密度特征点区域,通过对左右图像上的高密度区域间进行匹配得到对应关系来校准图像几何位置,使整体匹配算法具有尺度不变性功能。研究主要内容如下:1、在比选目前主流的特征点提取算子:SIFT、Harris、Fast、Moravec等,总结各个算子的优缺点基础上,结合数字摄影测量图像匹配的要求,选取Harris作为特征点提取算子。2、提出了基于特征点密度的区域提取算法。将图像根据尺寸划分网格,根据特征点数量确定高密度网格单元,研究扩散递归算法将连通在一起的高密度单元提取出来形成高密度区域。对立体图像间高密度区域间进行匹配,根据匹配出结果对图像进行几何位置校准。3、提出了自相关筛选基准图像中特征点的算法,找到差异性最大的特征点,作为个性点,并对该个性点进行匹配。4、根据特征点相关性参数,进行一元二次函数最小二乘法拟合,实现特征点的亚像素级匹配。5、编制图像匹配程序,对研究成果进行实验分析。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景与意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 特征点提取算法研究现状
  •     1.2.2 特征点匹配算法研究现状
  •     1.2.3 存在不足
  •   1.3 论文研究内容
  •   1.4 论文组织结构
  • 第二章 图像素材预处理
  •   2.1 图像分块
  •     2.1.1 图像素材介绍
  •     2.1.2 图像局部分割
  •   2.2 图像灰度化处理
  •   2.3 特征点提取算子比选
  •     2.3.1 Moravec算子
  •     2.3.2 Fast算子
  •     2.3.3 Harris算子
  •     2.3.4 Sift算子
  •     2.3.5 特征点提取算子比选
  •   2.4 本章小结
  • 第三章 基于图像高密度区域的校准算法
  •   3.1 Mean Shift均值漂移算法
  •     3.1.1 均值漂移原理
  •     3.1.2 均值漂移应用于图像校准
  •   3.2 基于密度区域的校准
  •     3.2.1 图像校准
  •     3.2.2 划分特征点密度单元
  •     3.2.3 提取密度连通区域
  •     3.2.4 区域匹配校准
  •   3.3 SIFT与均值漂移及扩散递归间比较
  •   3.4 本章小结
  • 第四章 图像特征点匹配及应用实例分析
  •   4.1 左图自相关处理
  •   4.2 特征点的几何校准判断
  •     4.2.1 一般的特征点几何校准
  •     4.2.2 校准点几何约束
  •   4.3 特征点相关性匹配
  •   4.4 提高特征点匹配精度
  •     4.4.1 亚像素定位基本原理
  •     4.4.2 拟合法
  •   4.5 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  •   5.1 论文工作总结
  •   5.2 工作展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士期间发表的论文与取得的学术成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 周文宗

    导师: 张志伟,沙月进,卢金芳

    关键词: 特征点匹配,图像处理,稳定性,自相关,精匹配

    来源: 东南大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用

    单位: 东南大学

    分类号: TP391.41;P231.4

    DOI: 10.27014/d.cnki.gdnau.2019.000168

    总页数: 67

    文件大小: 3536K

    下载量: 44

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