附有约束条件的最小二乘影像匹配及其应用研究

摘要：

@@ 数字摄影测量、计算机视觉的中心问题是在不同的影像中自动地提取相应的特征点即影像匹配.因此,影像匹配是当今数字图像处理、计算机视觉、机器视觉的热门课题.影像匹配的方法主要有:最小二乘影像匹配(LSM)(Ackermann,1986),基于特征影像匹配(FBM),多点匹配(MM),松弛法影像匹配,附有几何约束的多影像匹配(B.Baltsavias,1991)等.每种影像匹配法都有各自的特点.附有约束条件的最小二乘影像匹配是结合了共线条件与最小二乘影像匹配的一种匹配形式.它在地面、近景摄影测量中,有着广泛应用前景.尤其在交通事故的处理与分析、城市建筑物的变形观测、城市的三维重建(Cybercity)、工业生产自动化、监测等方面应用潜力巨大.

机标关键词：附有约束条件、最小二乘影像匹配、应用研究、算机视觉、数字图像处理、数字摄影测量、近景摄影测量、生产自动化、应用前景、特征、三维重建、热门课题、交通事故、几何约束、机器视觉、共线条件、城市、变形观测、松弛法、匹配法

所属期刊栏目：29

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：179-181