Dense SIFT与改进最小二乘匹配结合的倾斜航空影像匹配方法

摘要：

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.

关键词：倾斜摄影、透视变换、Dense SIFT、KD树、最小二乘匹配

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：北京未来城市设计高精尖创新中心重大项目UDC2018031321

在线出版日期：2019-01-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：32-36,70