第七章 特征匹配与整体匹配.ppt

1）主要过程 （1）特征提取 特征定义为一个“影像段”，由三个特征点组成：一个灰度梯度最大点Z，两个“突出点”（梯度很小）S1，S2 三个特征点的像素序号 保留S1，S2之灰度差△g Z s1 s2 （2）构成跨接法匹配窗口 Fb Fe Fb 窗口 Fe 窗口 核线 S1 S2 Z S1 Z S2 Fb Fe 左窗口 右窗口 Fb 1 2 3 Fb 1 特征1重采样窗口 Fb 3 第一步：几何改正，重采样 第二步：相关 特征3重采样窗口 （3）跨接法影像匹配 目标窗口 搜索窗口 二维窗口重采样与匹配 重采样 相关 将目标窗口[a,b]整个视为待配准元“影像段” a b a1 b1 b3 a3 a2 b2 左核线 右核线 通常，无论是基于灰度还是基于特征匹配，多数是作单点匹配或局部匹配，它们不考虑周围邻近点（或要素）之间的相关性。 整体影像匹配是一类顾及共轭实体之间的相容性、一致性和整体协调性的影像匹配方法。它具有匹配可靠性高的特点。 一般情况，地形可认为是连续的，因此邻近点的高程（或视差）就有很强的相关性。如何顾及它们之间的相关性，产生最佳的整体匹配结果，这是提高影像匹配可靠性、匹配结果之间的一致性的重要途径。 动态规划影像匹配 多点最小二乘影像匹配 松弛法影像匹配 人工神经元网络影像匹配 本 讲 小 结 特征匹配的步骤 基于特征的影像匹配策略 处理影像几何变形方式；与跨接法处理有何不同 基本思想；数学模型 1.特征点的匹配通常采用哪些策略？ 2.跨接法影像匹配的特点是什么？绘出示意图说明其原理。 3.整体影像匹配的基本思想。 实验 影像匹配 作 业 题 预习 * * * * 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 华北水利水电学院资源与环境学院测量教研室 回 顾 最小二乘影像匹配优点、原理、基本思想 影像灰度系统变形两大类 仅考虑辐射线性畸变的最小二乘匹配——相关系数 单点最小二乘影像匹配的基本思想、计算步骤 相关系数和信噪比关系及重要结论 内容安排 （重点） 以影像的灰度分布为影像匹配的基础，被称为灰度匹配（Area Based Image Matching） 特征匹配（Feature Based Matching，在计算机界也称为 Primitive Based Matching）。 1）什么是基于特征的影像匹配？(what) 1）什么是基于特征的影像匹配？(what) 以影像上提取的特征为共轭实体，以特征的描述参数为匹配实体，通过计算匹配实体之间的相似性测度实现共轭实体配准的影像匹配方法，称为基于特征的影像匹配(Feature-Based Image Matching)。 常用的特征有点、线、面等，常用的特征描述参数包括点的圆度，特征周围的灰度分布；线的长度、方向、宽度、梯度；面特征面积、形状、与周围面特征的关系等。 2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （1）当匹配的点位于低反差区内，即在该窗口内信息贫乏，信噪比很小，则其匹配的可靠性不高。 2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （2）目的只需配准某些“感兴趣”的点、线或面。 2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （3）在大比例尺城市航空摄影测量中，被处理的对象主要是人工建筑物，灰度匹配难以适应。 特征的匹配可以分为点、线、面 特征匹配 特征提取 特征描述 1）建立金字塔分层影像 2）特征提取 将特征点分成几个等级 不同的目的 提不同特征点 均匀分布 随机分布 特征点的分布则可有两种方式 3）特征点的匹配 二维匹配与一维匹配 影像方位参数未知时，必须进行二维影像匹配; 建立影像模型，形成核线进行一维匹配. 3）特征点的匹配 匹配的备选点选择方法 对右影像也进行相应特征提取 右影像不进行特征提取 右影像不进行特征提取，但也不将所有的点作为可能的匹配点 特征点的提取与匹配的顺序 3）特征点的匹配 “深度优先” 特征点的提取与匹配的顺序 3）特征点的匹配 “广度优先” 匹配的准则 3）特征点的匹配 除了运用一定的相似性测度（主要是相关系数），一般还可考虑特征的方向，周围已匹配点的结果 粗差的剔除