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局部点、线仿射不变性约束的近景影像直线段匹配

发布时间:2021-03-04 19:29
  针对直线匹配过程中存在直线提取断裂、影像尺度不一、纹理断裂处灰度相似性约束可靠性弱的问题,本文提出了一种基于局部点、线仿射不变性约束的直线段匹配算法。该算法首先利用SIFT匹配得到的同名点构建参考影像、搜索影像同名三角网,并采用三角网约束直线匹配的搜索范围获得初始候选直线;然后利用方向约束对候选直线进行二次筛选,滤掉明显的错误候选直线;最后分别建立参考直线与候选直线的支持区域,搜索并确定位于直线支持区域内的匹配点并以直线为基准对其进行区域划分,并根据点、线仿射不变性原理分区域约束确定同名直线。通过选取网上公开影像数据库中典型影像对进行直线匹配实验,结果表明本文算法具有较好的鲁棒性,并能获取可靠的直线匹配结果。 

【文章来源】:地球信息科学学报. 2019,21(02)北大核心

【文章页数】:10 页

【部分图文】:

局部点、线仿射不变性约束的近景影像直线段匹配


本文算法整体流程

影像,三角网,影像


?恪1疚慕?合SIFT匹配算法和RANSAC算法对影像进行匹配获取可靠的同名点用于构建同名三角网约束直线匹配,具体步骤如下:①利用参考影像中的同名点依据Delaunay三角网的构网规则构网,记录三角网中各三角形顶点索引,对应的得到搜索影像上同名三角网;②遍历参考影像中的所有直线,记录当前直线经过的三角形,对应的搜索影像上的同名三角形构成当前参考直线的候选约束区域;③遍历搜索影像所有直线,将在候选区域中的直线全部提取出来,作为该参考直线的初始候选直线。以参考影像上直线段L为例,如图2所示,确定参考影像上直线段L经过的三角形,对应的搜索影像上同名三角形约束区域内经过的直线段L1、L2、L3即为L的候选直线。从图2可看出,三角网约束明显缩小了候选直线的搜索范围,提高计算效率的同时还降低了错误匹配率。2.1.2直线段方向约束方向约束不仅可以进一步对三角网约束结果进行筛选,还为直线匹配中因影像发生旋转产生的角度变化提供了解决方案。在本文匹配算法实验中,同名特征点提取采用SIFT算法,该算法不仅能够获得特征点的位置,还可以提取到特征点的方向和尺寸。其中,特征点的方向是通过直方图统计邻图1本文算法整体流程Fig.1Flowchartoflinematching图2三角网约束Fig.2Triangulationnetworkconstraint139

影像,仿射不变性,像元


ox.ac.uk/~vgg/data,第5组影像(图5(e))来自于网站http://www.vision.ee.ethz.ch/showroom/zubud/。实验在处理器AMDA10PRO-7800BR7,12ComputeCores4C+8G3.50GHz、64位、4G内存的台式电脑上进行,并借助MATLAB2016a软件平台编辑和运行了实验算法。图中5组立体像对之间依次存在视角变化、尺寸变化、旋转变化、光照变化、视角及前景变化,大小分别为800像元×600像元、800像元×600像元、640像元×480像元、640像元×480像元、640像元×480像元。3.1不同参数对比分析在匹配过程中,影响直线匹配的因素主要有直图3点、线仿射不变性Fig.3Line-pointaffineinvariance图4点和线的仿射不变性Fig.4Theaffineinvarianceofpointandline141

【参考文献】:
期刊论文
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硕士论文
[1]基于几何不变量的直线匹配与三维建模[D]. 高新凯.大连理工大学 2017
[2]遥感影像直线提取、匹配及三维重建[D]. 娄安颖.辽宁工程技术大学 2011



本文编号:3063778

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