1 井冈山大学电子与信息工程学院，江西 吉安 343009
2 江西省农作物生长物联网技术工程实验室，江西 吉安 343009
3 吉安市农业遥感重点实验室，江西 吉安 343009
针对不同时相卫星影像匹配效果差的问题，提出基于各向异性滤波的相位一致性的卫星影像匹配方法。首先，利用各向异性滤波建立图像非线性尺度空间，再利用相位一致性模型计算每个尺度下的最大矩图。其次，在每个尺度下的最大矩图上利用分块Shi-Tomasi算法提取特征点，再通过Log-Gabor滤波器建立多尺度多方向的幅值响应，并计算图像的最大幅值响应及其最大幅值的方向索引。然后，在极坐标系下，基于OpenMP并行计算实现特征描述符加速构建，再进行影像匹配与误匹配剔除。最后，利用6组不同时相、不同视角、辐射差异明显的卫星影像进行实验，实验结果表明，所提出的匹配方法明显优于传统的尺度不变特征变换（SIFT）算法和目前较为先进的辐射变化强度特征转换（RIFT）、绝对相位一致性梯度直方图（HAPCG）等算法。
遥感 各向异性滤波 非线性辐射差异 相位一致性 非线性尺度空间 影像匹配
1 地理信息工程国家重点实验室，陕西西安70054
2 西安测绘研究所，陕西西安710054
3 山东科技大学 测绘与空间信息学院，山东青岛266590
4 山东省“3S”工程技术研究中心，山东青岛266590
为了实现高分七号卫星亚米级影像的高精度精细三维重建，针对高分七号卫星前后视线阵相机的成像特点，围绕影像的定向、影像畸变消除、密集匹配方法优化等方面，提出一套完整的精细三维重建方法和流程。利用影像间连接点几何约束关系对有理函数模型进行了二次定向消除系统误差；其次采用一种基于物方投影面的水平纠正方法对原始影像进行纠正，消除了立体像对之间大的倾斜误差；在密集匹配阶段，将全球公开数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）数据作为视差约束，同时引入顾及影像灰度和特征信息的AD-Census作为匹配测度，有效削弱重复纹理引起的匹配错误问题，提升了数字表面模型（Digital Surface Model，DSM）的质量。利用覆盖我国宁夏和新疆某地的两组高分七号的立体影像进行了试验，结果表明本文所提出方法可将相对误差精度由平差前的0.847 pixel和0.725 pixel分别提升到平差后的0.652 pixel和0.593 pixel，相对误差精度最大可提高23.02%，基于物方投影面的水平纠正方法能够显著消除大倾角差异带来的几何畸变，对高分七号卫星影像取得了较好质量的DSM产品，尤其是对于小尺度密集建筑物区域的重复纹理取得了较好的效果。
三维重建 有理函数模型 影像纠正 影像匹配 半全局匹配 3D reconstruction Rational Function Model （RFM） image correction image matching semi-global matching 光学 精密工程
2023, 31(14): 2147
昆明理工大学国土资源工程学院, 云南 昆明 650093
低空无人机(UAV)测量凭借着低成本、 高效率、 高精度的数据采集模式, 可快速获取高空间分辨率的影像数据, 已经成为遥感领域的一种重要技术手段。 其中, 影像匹配技术是UAV影像数据处理的重要步骤, 图像间的匹配直接影响后期三维场景的精度及视觉效果。 针对高原山地的高差起伏变化大地形复杂, 植被覆被率高及地物分布不规则等问题存在, 致使在该区域UAV地形测量处理中因局部噪声造成影像匹配较难。 由于影像获取时受到该区特殊地形的限制, 大场景影像需要借助多幅影像匹配拼接得到。 目前, 基于特征点的影像匹配是一种图像配准技术, 不仅适用于低重叠度影像之间的匹配, 还可以运用到运动恢复图像间的匹配。 为探索特殊地形地貌条件下快速有效的UAV影像匹配技术, 提出一种面向高原山地复杂地形的集成尺度不变特征变换(SIFT)算法与最近邻次近邻距离比(NNDR)、 随机抽样一致算法(RANSAC)模型约束改进的UAV影像匹配方法。 主要技术流程为: 首先, 基于SIFT算法, 进行尺度空间的极值检测, 构建高斯金字塔函数, 通过高斯差分运算来实现特征点定位, 并对所检测到的特征点的邻域位置、 方向、 尺度等进行统计分析, 据此生成适合UAV影像特征的描述符; 其次, 集成“马式距离”和NNDR模型的综合运用, 进行特征点对的第一次约束优化提取及相似度检测, 在此基础上, 利用RANSAC算法, 引入匹配点对的均方根误差值(RMSE)进行第二次约束, 以实现匹配错误点对的剔除, 保证了影像匹配精确优化。 此外, 为了证实所提出优化算法的有效性, 选择了1组高原山地典型地貌UAV影像数据进行匹配试验, 结果表明: 面向高原山地复杂地形进行无人机影像匹配中, 所提出的改进算法不仅可以提取大量的特征点对, 同时还可以提高同名特征点的检测正确率, 并且配准正确率达到了85%, 因此更加适用于高原山地复杂地形的无人机影像匹配处理技术优化。
影像匹配 改进SIFT算法 对比分析 UAV Image registration Improved SIFT algorithm Contrastive analysis UAV 光谱学与光谱分析
2022, 42(5): 1497
1 信息工程大学地理空间信息学院，河南 郑州 450001
2 武汉科岛地理信息工程有限公司，湖北 武汉 430081
视觉导航领域已有的影像特征点匹配算法主要基于描述子的相似性度量，由于需要大量特征点且缺少对影像整体特征的考虑，影像匹配的实时性和可靠性受到影响。为此，提出一种基于聚类分析的影像特征点整体匹配算法。该算法对特征点集进行基于距离的聚类分析筛选出具有代表性且重复率较高的特征点，参考特征点分布情况将目标影像和待匹配影像剖分为4个区域，从每个区域随机选取两个特征点计算基本矩阵，基于核线约束和位置约束进行特征点的整体匹配并依据特征点间的几何相似性对匹配结果进行检核。选取慕尼黑工业大学彩色-深度数据集、无人机、移动机器人拍摄的影像进行影像匹配试验，结果表明，提出算法匹配正确率高达到97.1%，平均匹配时间小于25 ms，可以满足实时匹配的要求。
机器视觉 视觉导航 影像匹配 区域剖分 核线约束 聚类分析 激光与光电子学进展
2022, 59(22): 2215006
1 贵州师范大学喀斯特研究院/地理与环境科学学院，贵州 贵阳 550001
2 国家喀斯特石漠化防治工程技术研究中心，贵州 贵阳 550001
近年来颜色指数与激光雷达（LiDAR）点云数据被广泛应用于农业和林业遥感中，但同时带来了异物同谱与数据冗余的问题。以喀斯特高原峡谷区火龙果植株为例，利用无人机可见光影像和影像匹配点云数据，设置方法实验区和精度验证区。通过融合可见光波段差异颜色指数（VDVI）、红绿蓝颜色指数（RGBVI）、归一化绿蓝差异指数（NGBDI）、归一化绿红差异颜色指数（NGRDI）4种颜色指数计算结果和冠层高度模型（CHM）数据，构建融合颜色指数与点云数据空间结构的火龙果单株识别规则进行分割提取，以真实火龙果植株轮廓为参考数据对植株提取精度进行评价，将4种颜色指数融合提取的精度分别与单一因子颜色指数和CHM分割提取精度进行比较分析，得到最优识别提取方案并验证方法的可行性。实验结果表明：融合颜色指数与空间结构的方法提取精度更高，F测度都超91%，匹配面积值与绘制真实值平均值相差约0.1 m2；VDVI指数融合提取结果精度最高，单株面积值最接近真实值，均方根误差（RMSE）达0.28 m2，且面积值数据整体集中不分散；精度验证区F测度达88.12%，RMSE为0.27 ㎡，火龙果植株整体提取效果较好，低矮灌木在一定程度上会影响火龙果植株的识别精度。所提融合影像光谱特征与点云数据空间结构的方法有效增强了植株识别特征，对喀斯特山地火龙果植株识别具有较好适应性，可为喀斯特山地火龙果单株提取提供一定参考。
遥感 空间结构特征 颜色指数 冠层高度模型 影像匹配点云 喀斯特山地 激光与光电子学进展
2022, 59(10): 1028010
光学 精密工程
2021, 29(12): 2924
1 山东科技大学测绘与空间信息学院, 山东 青岛 266590
2 自然资源部国土卫星遥感应用中心, 北京 100048
高分七号卫星激光测高仪搭载激光监视相机和激光足印相机,获取的激光光斑和光学足印影像可辅助激光定位。提出一种考虑外界环境对足印光斑成像质量影响的足印光斑质心提取方法。将足印光斑和监视光斑进行最小二乘影像匹配,获取转换模型;由灰度重心法提取监视光斑质心;利用监视光斑质心、通过转换模型得到足印光斑质心。对100组仿真光斑和1轨高分七号卫星足印光斑数据进行测试。结果表明:本文方法提取的光斑质心偏移量标准差小于0.08 pixel,较灰度重心法和高斯拟合法提高0.1 pixel以上。对时间跨度为7个月的30轨高分七号卫星足印光斑进行测试,得到两束足印光斑质心在地面的抖动范围均小于1.2 m,且其具有较好的中长期稳定性的结论。实验结果表明高分七号卫星激光测高仪激光器与光学足印影像之间的几何关系稳定,可以使用光学足印影像辅助激光器进行在轨指向标定和几何定位处理。
遥感 光斑质心 高分七号卫星激光足印相机 灰度重心法 最小二乘影像匹配 光学学报
2021, 41(24): 2428001
1 解放军信息工程大学, 河南 郑州 450002
2 许昌学院, 河南 许昌 461000
3 陆军航空兵学院 飞行模拟训练系, 北京 101123
4 61287部队, 四川 成都 610036
针对KAZE特征匹配算法对视角变化敏感, 在大视角场景下不能实现正确匹配的问题, 提出了一种视角鲁棒的PKAZE(Perspective-KAZE)算法。该算法在原KAZE描述符的基础上, 计算特征点邻域内的二阶梯度均值, 形成新的扩展的80维描述符; 然后利用透视变换模型对待匹配影像进行多视角模拟, 在模拟影像上提取改进的KAZE描述符, 再进行特征匹配。最后, 选取5对含有最多正确匹配数量的影像上的匹配对作为初始结果, 利用随机抽样一致算法对初始结果提纯。对多组图像进行了匹配实验, 结果表明：与 KAZE、尺度不变特征变换(SIFT)和加速鲁棒特征(SURF)算法相比, 所提算法对视角变化具有更强的鲁棒性; 与透视尺度不变特征(PSIFT)和仿射尺度不变特征(ASIFT)算法相比, 本算法匹配正确率更高, 分别为PSIFT的2~10倍, ASIFT的2~7倍。提出的算法对视角变化具有很好的鲁棒性, 不仅对模拟影像的视角变化很稳健, 而且适用于真实三维复杂场景拍摄的大视角影像, 具有一定的实用价值。
影像匹配 特征匹配 KAZE算法 二阶梯度 透视变换 非线性尺度空间 image matching feature matching KAZE algorithm second-order gradient perspective transform nonlinear scale space
1 中国科学院遥感与数字地球研究所, 北京 100101
2 北京空间飞行器总体设计部, 北京 100094
3 武汉大学遥感学院, 武汉 430072
月面巡视探测器导航相机获取的立体影像用于恢复月面地形的空间构型, 可以直接服务于巡视器的导航定位工作。影像匹配算法直接关系到地形恢复的精度和可靠性 , 改进动态规划影像匹配方法兼顾行列双向约束机制增强了视差空间的完备性, 并通过动态设立种子点进行分段规划获得整体最优解。实验采用嫦娥二期工程地表试验影像进行论证, 通过三角测量重构得到地面点云数据, 与其他匹配方法的恢复结果和实地激光扫描地形数据进行了比对, 证明了该匹配算法的匹配效率高于传统方法且恢复的点云数据精度可靠, 满足于探月工程中巡视器定位导航的需求。
影像匹配 动态规划 地形重建 双向约束 image matching dynamic programming terrain reconstruction bidirectional constraint
1 南京师范大学 虚拟地理环境教育部重点实验室, 江苏 南京 210023
2 江苏兰德数码科技有限公司, 江苏 南京210002
针对三维虚拟场景构建的需要, 提出了一种基于多视影像匹配的航空影像三维彩色点云自动生成算法。该算法采用了一种全新的物方与像方信息融合的多视影像概率松弛整体匹配策略, 以综合利用多幅影像信息来提高匹配的可靠度; 然后, 基于多视影像匹配结果, 采用多影像光束法平差来计算待匹配点的三维坐标; 最后, 采用平差模正确性的统计检验对三维坐标计算的准确度进行定量衡量。利用该算法对实际航空影像进行实验, 统计检验得到的可靠度超过了90％, 表明所提出的三维彩色点云生成方法具有较高的稳定度和精度。基于所提出的方法可将多视影像重叠区域内的所有平面像素转换为三维点, 从而自动生成表达地理场景的全数字化的三维彩色点云, 能很好地满足大范围三维地理场景快速重建的需要。
多视影像匹配 概率松弛 光束法平差 统计检验 三维彩色点云 multi-view image matching probability relaxation bundle adjustment statistical test three dimensional colored point cloud
