Dense SIFT与改进最小二乘匹配结合的倾斜航空影像匹配方法

作者：杨幸彬; 吕京国; 张丹璐; 成喆

来源：测绘通报, 2018, (10): 32-70.

DOI：10.13474/j.cnki.11-2246.2018.0310

• 倾斜摄影
• 透视变换
• Dense SIFT
• KD树
• 最小二乘匹配

针对倾斜航空影像获取到的匹配点少、分布不均匀和匹配效率低等问题,提出了一种基于Dense SIFT与改进最小二乘匹配结合的倾斜航空影像连接点自动匹配方法。首先,利用影像间粗略定向参数对影像进行透视变形改正,消除影像间的几何变形、尺度和旋转影响;其次,对影像建立金字塔并分块,在顶层金字塔影像上逐块提取Dense SIFT采样点,并基于KD树搜索临近点后进行粗匹配,采用随机取样一致性算法剔除误匹配后获得密集、分布均匀的初始匹配点;然后,利用改进的最小二乘匹配算法对初始匹配点位置进行改正;最后,将匹配点逐层换算到下层影像,重复利用改进的最小二乘匹配算法得到最终的匹配点坐标。选取典型区域的倾斜航空影像数据进行匹配试验,结果表明,本文方法能够获取到密集、分布均匀的匹配点,且相比于SIFT、ASIFT算法匹配效率更高。

• 单位
  北京建筑大学