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：21

作者：

姚国标 ^{[1
,2
]}

邓喀中 ^{[1
]}

张力 ^{[2
]}

杨化超 ^{[1
]}

艾海滨 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室

[2] 中国测绘科学研究院

来源：

测绘学报 | 2013年 / 42卷 / 06期

关键词：

仿射不变特征; 倾斜立体影像; 最小二乘匹配; 误差补偿;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

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。

引用

页码：869 / 876+883 +883

页数：9

共 15 条

[1] 一种扩展SURF描述符及其在遥感图像配准中的应用 [J].