公共文化服务平台

共 5 条记录，以下是 1-5

全选清除导出

排序方式：

基于MSERs改进的大失配立体图像自动配准方法被引量：4: 2014年; 提出了一种基于最大稳定极值区域(MSERs)改进的亚像素级自动鲁棒配准算法.该算法对灰度图像序列进行了MSERs特征提取与椭圆拟合.利用特征极线方位来代替该特征邻域主梯度方位,提出了改进的特征规则化处理与描述方法;采用一种新的自适应特征匹配方法来获得可靠特征匹配集,在此基础上基于最小二乘影像匹配(LSM)来进一步提高配准精度,根据匹配点误差统计分布规律与3倍标准差准则来剔除粗差点,并基于配准模型获得图像的配准融合结果.试验证明提出的算法对发生较大旋转、缩放以及视角变化的图像精确配准具有优越性.; 姚国标邓喀中杨化超艾海滨杜全叶; 关键词：自适应

融合互补仿射不变特征的倾斜立体影像高精度自动配准方法被引量：22: 2013年; 提出一种基于最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)与Harris&Hessian Affine的互补仿射不变特征高精度自动配准算法。算法分3个阶段:①融合MSER与Harris&Hessian Affine互补不变特征,采用最小生成树算法选取一定数量的最优互补特征集合,基于特征的仿射不变信息实现局部图像的仿射与方向归一化,特征匹配采用多层次自适应策略,首先基于SIFT描述符的欧氏距离比率测度获得初始匹配,继而估计影像间的基本矩阵与单应矩阵,然后在双重几何约束下利用归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)测度进行扩展匹配,以增加特征匹配数量且最大限度地消除误匹配;②通过最小二乘匹配(least square matching,LSM)使匹配结果达到子像素精度,以提高配准精度,最小二乘匹配的迭代参数初值由同名仿射不变特征间的协方差矩阵与主梯度方位获得;③基于②的匹配结果和投影变换模型,完成影像的高精度配准。针对地面近景倾斜立体影像和无人机倾斜立体影像的试验结果证明了算法的有效性。; 姚国标邓喀中张力杨化超艾海滨; 关键词：仿射不变特征最小二乘匹配误差补偿

倾斜立体影像自动准稠密匹配与三维重建算法被引量：11: 2014年; 倾斜影像之间因存在较大几何畸变,已有算法尚难取得可靠准稠密匹配,严重阻碍后续的三维重建。本文提出一种基于仿射不变特征的自动准稠密匹配与三维重建算法。算法分三个阶段:1)种子匹配。先利用仿射不变特征获取初始匹配,在此基础上进行最小二乘匹配(least square matching,LSM),并自适应迭代求取LSM最大收敛区域(maximum convergence region,MCR);2)准稠密匹配。对位于MCR内部的格网点采用透视变换模型的归一化互相关(normalized cross correlation,NCC)测度进行匹配,其余格网点则采用对极几何改正模型的加权差值平方和测度进行匹配,对于匹配结果中可能存在的外点根据几何一致性关系剔除;3)三维表面重建。利用影像定向与共线方程对2)步结果重建三维点云,然后根据三维点云生成三维网格并贴上纹理,得到最后的重建结果。实际的倾斜立体影像实验验证了算法的优越性。; 姚国标邓喀中艾海滨杜全叶; 关键词：仿射不变特征最小二乘匹配三维重建

基于Harris-Affine的宽基线立体影像LSM匹配方法被引量：9: 2014年; 针对宽基线影像的高畸变特点,提出基于几何一致性约束的Harris-Affine高精度最小二乘匹配(Least Square Matching,LSM)方法。首先,用Harris-Affine算子在影像高斯多尺度空间中提取仿射不变特征,并根据特征区域灰度矩阵与主梯度方位来实现特征的几何归一化,继而提取特征描述符,接着采用一种由粗到精的特征匹配策略来渐进地获取正确率占优的特征匹配。然后,通过LSM迭代方法来补偿同名像点的定位误差,LSM迭代所需的良好的几何畸变初值由同名特征区域灰度矩阵与主梯度方位求取,而良好的辐射畸变初值通过同名区域像元灰度的最小二乘线性拟合法求取。实验结果表明:该算法鲁棒有效,且实现了亚像素匹配精度。; 姚国标邓喀中张力杨化超艾海滨杜全叶; 关键词：最小二乘匹配

基于几何约束的倾斜立体影像匹配被引量：11: 2013年; 针对倾斜立体影像髙畸变与场景复杂特点,提出了一种基于几何约束的精化匹配算法.算法分两个阶段:1)利用下视立体像对之间的可靠同名像点联合初始外方位元素交会物方坐标,然后以其中一幅影像上的同名像点为待匹配点基于物方反投约束方法,在斜视影像上获得粗略同名像点,并利用转点成功的同名像点物方高程划分仿射近似平面,同时完成粗略匹配点对的分类;2)局部仿射约束的精匹配.针对每一类粗略匹配点,首先确定种子匹配点对队列,其中用于匹配约束的种子点进行最小二乘匹配,获得仿射变换矩阵A,对种子点一定邻域内的匹配点以A中的参数为初始值进行自适应归一化互相关(NCC)精化匹配.试验表明:对于高畸变倾斜影像,提出的算法是有效的.; 姚国标邓喀中杨化超杜全叶; 关键词：最小二乘匹配

全选清除导出

共1页<1>

江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXZZ130937)