影像匹配的基本算法
测绘技术中影像配准与配准精度评价方法
测绘技术中影像配准与配准精度评价方法引言：随着科技的不断发展，测绘技术在不同领域中的应用也变得越来越广泛。
其中，影像配准是一项至关重要的技术，它能够将不同源的影像进行精确定位和叠加，实现空间信息的整合与分析。
本文将探讨测绘技术中影像配准的方法以及如何评价配准精度。
一、影像配准方法：1. 特征匹配法：特征匹配法是最常用的影像配准方法之一。
此方法依靠提取影像的特征点，并通过比较两幅影像的特征点位置来进行匹配。
其中，SIFT（尺度不变特征转换）和SURF（加速稳健特征）是常用的特征提取算法。
这些算法能够提取关键点并计算特征描述子，通过计算特征之间的距离来实现匹配。
2. 控制点法：控制点法是一种基于已知参考点坐标进行配准的方法。
在控制点的帮助下，通过对图像坐标系与地理坐标系的转换，找到两幅影像之间的空间变换关系。
这项方法适用于需要高精度配准的任务，如航空影像和高分辨率遥感影像。
3. 区域匹配法：区域匹配法是一种通过比较影像中相同区域或特征的亮度、颜色等特征来进行配准的方法。
该方法适用于影像中存在较强纹理信息的情况，如城市建筑物和自然地物等。
二、配准精度评价方法：1. 重叠区域比较法：重叠区域比较法是一种简单而直观的配准精度评价方法。
该方法通过选择两幅影像的重叠区域，计算重叠区域中特征点的重合度来评价配准结果的准确性。
重合度越高，说明配准效果越好。
2. 控制点残差法：控制点残差是评价影像配准精度的常见指标之一。
该方法首先利用已知的控制点进行配准，然后计算配准后的影像与控制点之间的残差值。
残差值越小，说明配准结果越精确。
3. 影像差异度法：影像差异度是一种基于图像像素值差异的评价方法。
它通过计算配准前后两幅影像的像素值差异来评估配准的精度。
常见的影像差异度指标包括互信息和相对误差等。
结论：影像配准是测绘技术中至关重要的一项工作。
本文介绍了特征匹配法、控制点法和区域匹配法这三种常见的影像配准方法，并探讨了重叠区域比较法、控制点残差法和影像差异度法这三种评价配准精度的方法。
第六章最小二乘影像匹配
二．单点最小二乘影像匹配
采用最小二乘影像匹配，解求变形参数 的改正值dh0,dh1, da0,…。
计算变形参数 a0i xa0i 21 daa0 0iaa10ix1daa1i2y b0i 1da2i
g2 g1 g 22
1
h0
1 n
(
g1
g2 ( g2 )h1 )
h0 0
h1
g2 g1 g 22
1
一．最小二乘影像匹配原理
消除了两个灰度分布的系统的辐射畸变后，其残余的灰度差 的平方和为
v h0 h1g2 ( g1 g2 )
vv
(g2
1
da0i
db0i
0 1 da1i
db1i
b b a db b db i 0 i 11
0i 1 0 i 1 i 1 i
1
ida2i
1 i
a01i 1
1
a1i i 11
1
a2i 1i
x
1 i
1
2 i
b b a db b db 12 db2i 2b0i1 b1i21 b2i11 y 2
g1g2
g2 2
h1
g1
g2 n
(
g2 )2 n
g2 g1 g 22
1
h0
1( n
g1
g2 (
g2 )h1 )
一．最小二乘影像匹配原理
对g1，g2中心化处理 g1 0; g2 0;
影像匹配基础理论与算法
四像元平均
九像元平均
金字塔影像层的确定方法
原始影像称第零层，第一层影像每一像素相当于零层（ 原始影像称第零层，第一层影像每一像素相当于零层（l×l）l 个像素， 层影像每一像素相当于零层的（ 个像素，第k层影像每一像素相当于零层的（l×l）k个像素
由影像匹配窗口大小确定金字塔影像层数
w＜INT（n/lk＋0.5）＜l·w ＜ 影像 长度
1 T
(τ ) =
lim
T →∞
∫
T
0
x ( t ) y ( t + τ ) dt
估计值
ˆ xy ( τ ) = 1 R T
∫
T
0
x ( t ) y ( t + τ ) dt
当x(t)=y(t)时 时 R xx ( τ ) =
自相关函数
∫
+∞ −∞
x ( t ) x ( t + τ ) dt
均值
R xx ( τ ) =
一.常见的五种基本匹配算法
同名点的确定是以匹配测度为基础 同名点的确定是以匹配测度为基础 匹配测度
G ( g ij )
医学影像处理中的图像配准算法实现技巧
医学影像处理中的图像配准算法实现技巧医学影像处理在现代医学诊断中起着至关重要的作用。
而图像配准作为其中重要的一环，是将不同影像之间进行准确的位置、尺度和方向的对齐，以实现医学影像的比较、融合和分析。
本文将介绍医学影像处理中的图像配准算法实现技巧。
一、图像配准概述图像配准是指将一组图像中的目标物体进行精确定位和对齐。
医学影像处理中的图像配准旨在准确地比较不同时间点或不同影像模态的医学图像，以便更好地追踪疾病的进展和评估治疗效果。
二、图像配准的算法医学影像图像配准的算法可以分为以下几类：1. 特征点匹配算法特征点匹配算法是一种常用的图像配准方法。
该方法通过检测图像中的特征点，并找到这些特征点之间的对应关系，从而实现图像的对齐。
常用的特征点匹配算法包括SIFT、SURF和ORB等。
首先，算法会在图像中提取特征点，并计算每个特征点的描述子。
然后，通过计算特征点描述子之间的相似度，找到最佳匹配。
最后，通过对特征点的位置进行配准，实现图像的对齐。
2. 基于互信息的配准算法互信息是一种常用的图像配准衡量指标，用于评估两幅图像的相似性。
基于互信息的配准算法主要包括归一化互信息（NMI）和互信息标准差（MIS）等。
该方法通过计算图像中的灰度直方图，并结合互信息来衡量两幅图像的相似度。
然后，通过优化配准变换参数，使得互信息最大化，实现图像的配准。
3. 基于变形场的配准算法基于变形场的配准算法利用变形场来描述图像的形变情况，并通过优化变形场来实现图像的对齐。
典型的基于变形场的配准算法有Thin-Plate Spline（TPS）和B-spline等。
该方法首先计算图像的像素点之间的位移，然后通过插值方法生成变形场。
最后，通过优化变形场的参数，实现图像的对齐。
三、图像配准的应用图像配准在医学影像处理中广泛应用于以下领域：1. 临床诊断医学影像图像配准可以提供医生在不同时间点或不同影像模态下进行疾病比较和评估的依据。
例如，在肿瘤的持续监测中，医学影像配准可以实现不同时间点下肿瘤的精确测量和比较。
最小二乘影响匹配
最小二乘影像匹配前言最小二乘影像匹配（Least Squares Image Matching）是由德国Ackermann教授提出的一种高精度影像匹配算法，该方法的影像匹配可以达到1/10甚至1/100像素的高精度，也即可以达到子像素级。
为此，最小二乘影像匹配也被称为“高精度影像匹配”。
它不仅可以应用于一般的数字地面模型，生产正射影像图，而且可以用于控制点的加密以及工业上的高精度量测。
由于在最小二乘影像匹配中可以灵活地引入各种已知参数条件（如共线方程等几何条件、已知的控制点坐标等），从而进行整体平差。
它不仅可以解决“单点”的影像匹配问题影像匹配问题，以求其“视差”；也可以直接求解空间坐标；而且可以同时解求待定点的坐标与影像的方位元素；还可以同时解决“多点影像匹配或“多片”影像匹配。
另外，在最小二乘影像匹配系统中，可以很方便的引入“粗差检测”，从而大大提高影像匹配的可靠性。
由于最小二乘影像匹配方法具有灵活、可靠和高精度的特点，因此，它受到了广泛的应用，得到了很快的发展。
当然，这个系统也有缺点，如当初始值不太精确时，系统的收敛性等问题有待解决。
1、最小二乘法影像匹配的基础理论与算法影像匹配实际上就是两幅或多幅影像之蜘识别同名点．它是数字摄影测量的核心问题。
我们知道要匹配的点的同名像点肯定在其同名核线上。
在进行最小二乘影像匹配之前。
需要先进行粗匹配。
然后在粗匹配的基础上用最小二乘法进行精匹配。
1．1基于数字影像几何纠正法提取核线，利用共面方程确定同名核线核线在航空摄影测量上是相互不平行的，它们相交于一点——核点。
但是如果将影像上的核线投影(或者称为纠正)到一对“相对水平”——平行于摄影基线的影像对上后，则核线相互平行。
正是由于“水平”的像片具有这么一特性，我们就有可能在“水平”像片上建立规则的格网，它的行就是核线。
核线上像元素(坐标为xt、yt)的灰度可由它对应的实际像片的像元素的坐标为x，y的灰度求的，即g（xt，yt)--g(x，y)。
摄影测量复习题及答案
摄影测量复习题及答案1、试述摄影测量经历了哪几个发展阶段？各阶段的特点是什么？答：①模拟摄影测量：用像片做为原始资料，用物理投影的方式，采用模拟测图仪，作业员手工的操作方式来生成的模拟产品。
②：解析摄影测量：用像片做为原始资料，用数字投影的方式，采用解析测图仪，机助作业员操作方式，制成模拟产品和数字产品。
③：数字摄影测量：是用像片（数字），数字化影像，数字影像做为原始资料，用数字投影的方式，采用计算机，自动化操作加作业员的干预，制成数字产品，模拟产品。
2、什么叫数字摄影测量？（两种描述）答：①认为数字摄影测量是基于数字影像与摄影测量基本原理，应用计算机技术，数字影像处理，影像匹配，模式识别等多学科的理论与方法，提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学的分支学科。
②其是基于摄影测量的基本原理，应用计算机技术，从影像（包括硬拷贝与数字影像或数字化影像）提取所摄对象用数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量分支学科。
3 数字摄影测量包括哪些部分？各部分的特点是什么？答：包括：计算机辅助测图，影像数字化测图（混合数字摄影测量，全数字摄影测量）①计算机辅助测图：是利用解析测图仪或模拟光电机型测图仪与计算机相联的机助系统，进行数据采集，数据处理，形成DEM与数字地图，最后输入相应的数据库。
其是摄影测量从解析化向数字化的过渡阶段。
其所处理的依然是传统的像片，且对影像的处理仍然需要人眼的立体量测，计算机则起进行数据的记录与辅助处理的作用，是一种半自动化方式。
②影像数字化测图：是利用计算机对数字影像或数字化影像进行处理，由计算机视觉（其核心是影像匹配和影像识别）代替人眼的立体量测与识别，完成影像几何与物理信息的自动提取。
这时不需用传统光电仪器与传统人工操作方式，而是自动化的方式。
若处理的原始资料是光学影像（像片），则需要利用影像数字化器对其数字化。
4、机助测图数据采集有哪些主要过程？答：数据采集①像片的定向②输入基本参数③给不同的目标（地物）以不同的属性代码（特征码）④逐点量测地物的每一个应记录的点，或对地物或地貌（等高线等）进行跟踪，由系统决定点的记录与否⑤进行联机编辑。
影像匹配方法
影像匹配⽅法⼀、图像匹配⽅法图像匹配的⽅法很多，⼀般分为两⼤类，⼀类是基于灰度匹配的⽅法，另⼀类是基于特征匹配的⽅法。
（1）基于灰度匹配的⽅法。
也称作相关匹配算法，⽤空间⼆维滑动模板进⾏图像匹配，不同算法的区别主要体现在模板及相关准则的选择⽅⾯。
已有的基于灰度的匹配⽅法很多，如：Leese于1971年提出的MAD算法；为使模板匹配⾼速化，Barnea于1972年提出了序贯相似性检测法—SSDA法，这种算法速度有了较⼤提⾼，但是其精度低，匹配效果不好，⽽且易受噪声影响。
随后陈宁江等提出的归⼀化灰度组合相关法（NIC），⼭海涛等提出基于灰度区域相关的归⼀化灰度（Nprod）匹配法等。
其中，归⼀化积相关匹配法较其他⽅法更具有优势。
设参考图S是⼤⼩为M*M的图像，实时图T是⼤⼩为N*N的图像，并且M>N。
图像匹配是将实时图T叠放在参考图S上平移，模板覆盖下的那块⼤⼩为N*N的搜索图叫做⼦图Suv。
(u,v)为这块⼦图的左上⾓像点在图中的坐标，称为参考点，（u，v）的取值范围为：基于灰度相关匹配能获得较⾼的定位精度，但是它的运算量⼤，难以达到实时性要求。
（2）基于特征匹配的⽅法。
⾸先在原始图像中提取特征，然后再建⽴两幅图像之间特征的匹配对应关系。
常⽤的特征匹配基元包括点、线、区域等显著特征。
图像特征相⽐像素点数量杀过少很多，特征间的匹配度量随位置变化尖锐，容易找出准确的匹配位置，特征提取能⼤⼤减少噪声影响，对灰度变化、形变和遮挡有较强的适应⼒。
基于特征的图像匹配⽅法在实际中的应⽤越来越⼴泛，也取得了很⼤的成果，基于图像特征的匹配⽅法主要有以下四种：图像点匹配技术。
图像点匹配技术可以分为两类：⼀类是建⽴模板和待匹配图像的特征点集之间的点点对应关系，然后计算对应点之间的相似性度量来确定图像匹配与否；另⼀类是⽆须建⽴显⽰的点点对应关系，主要有最⼩均⽅差匹配、快速点匹配、Haussdorff点距离匹配等。
相关系数和最小二乘法的影像匹配
相关系数和最小二乘法的影像匹配作者：周天来源：《中国科技博览》2015年第07期[摘要]影像匹配是利用函数算法在两幅影像间识别同名点。
影像匹配有很多基本算法，其中相关系数算法是通过相关系数作为相似性测度的灰度匹配，速度较快也比较成熟。
相关系数得到的匹配是像素级。
为了使匹配更加精确采用最小二乘法影像来提高匹配的精度和可靠性，达到子像素级。
文章介绍了相关系数影像匹配和最小二乘法影像匹配的原理、算法的设计与实现，并采用核线影像对作为数据源，先用点特征提取算法提取特征点，然后用相关系数法进行初匹配，最后用最小二乘法提高精度，得到了最后结果。
[关键词]影像匹配点特征提取相关系数最小二乘法中图分类号：S125 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）07-0396-01引言随着科学技术的迅猛发展，影像匹配已成为现代信息处理，特别是图像信息处理领域中的一项非常重要的技术，并在计算机视觉、数字摄影测量、遥感图像处理、资源分析、医学图像配准、肖像和指纹识别、光学和雷达跟踪、飞行器巡航制导、导弹地形匹配及投射系统的导航目标制导等领域得到了广泛的应用。
影像匹配实质上是在两幅或多幅影像上识别同名点的过程，同名点的确定是以匹配测度为基础的。
目前，影像匹配的算法主要分为基于灰度的匹配和基于特征的匹配。
同名点的确定是以匹配测度为基础的，其中相关系数就是测度中的一种。
相关系数法是一种基于灰度的匹配。
这种方法基于统计理论，对像点进行灰度检测，并利用一定的算法进行相似性度量，即计算相关系数。
相关系数是标准化的协方差函数，即协方差除以两信号的方差得到。
当相关系数最大时，就认为是同名像点。
最小二乘法在影像匹配中的应用是 20 世纪 80 年代发展起来的，该方法充分利用了影像窗口内的信息进行平差计算，使影像匹配可以达到 1/10 甚至 1/100 像素的高精度，即影像匹配精度可达到子像素等级。
为此，最小二乘影像匹配被称为“高精度影像匹配”，它不仅仅可以被用于一般的产生数字地面模型，生产正射影像图，而且可以用于控制点的加密（空中三角测量）及工业上的高精度量测。
总结图像配准算法
图像配准定义为：对从不同传感器、不同时相、不同角度所获得的两幅或多 幅图像进行最佳匹配的处理过程⑵。
图像配准需要分析各分量图像上的几何畸 变，然后采用一种几何变换将图像归化到统一的坐标系统中。
在配准过程中，通 常取其中的一幅图像作为配准的标准， 称之为参考图像；另一幅图像作为配准图 像。
图1-2图像配准方法分类特征空间 搜索策略 相似性度量 刚性变换仿射变换投影变换多项式变换局部变换灰度特征 区域特征 线特征 点特征 穷尽搜索 逐级求精 树图匹配 动态规划 互相关函数 绝对差和 相位相关 Hausdorff 距 手工配准 半自动配准 自动配准图1-1图像配准的基本流程搜索空间根据配准使用的特征，图像配准的方法大致可分为三类：（1）基于图像灰度的配准算法。
首先从参考图像中提取目标区作为配准的模板，然后用该模板在待配准图像中滑动，通过相似性度量（如相关系数法、差的平方和法、差的绝对值法、协方差法）来寻找最佳匹配点。
（2）基于图像特征的配准算法。
该算法是以图像中某些显著特征（点、线、区域）为配准基元，算法过程分为两步：特征提取和特征匹配。
首先从两幅图像中提取灰度变化明显的点、线、区域等特征形成特征集。
然后在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能地将存在对应关系的特征对选择出来。
对于非特征像素点利用插值等方法作处理推算出对应匹配关系，从而实现两幅图像之间逐像素的配准。
（3）基于对图像的理解和解释的配准算法。
这种配准算法不仅能自动识别相应像点，而且还可以由计算机自动识别各种目标的性质和相互关系，具有极高的可靠性和精度。
这种基于理解和解释的图像配准涉及到诸如计算机视觉、模式识别、人工智能等许多领域。
不仅依赖于这些领域中理论上的突破，而且有待于高速度并行处理计算机的研制。
从自动化角度来看，可以将配准过程分为自动、半自动和手动配准。
存在问题：如何提高图像的配准速度将是大范围遥感图像自动配准问题的要点；选取何种自动配准方案以保证图像的配准精度将是大范围遥感图像自动配准问题的另一要点。
第6-1章：数字摄影测量与影像匹配
《高等摄影测量》
主讲：王树根
武汉大学遥感信息工程学院
数字摄影测量
与影像匹配
第6-1
章
高等摄影测量研究范畴
*摄影（成像）→记录（胶片、数字）→处理、加工定量的（几何的）→解决是多少？
定性的（解译的）→解决是什么？
→表达（产品）→存贮、管理、更新→发布、应用→新的应用需求、认识水平提高
→促成新的成像/非成像方式的研究、集成→回到*
数字摄影测量的核心问题之一影像匹配
匹配应用场合（广义）
匹配应用场合
相关系数法影像相关
基于特征的影像匹配
1、特征提取（使用“影像段”分割法）
E
Z
B
一条特征段一条核线上的多个特征段
整体影像匹配。
数字摄影测量学习题
数字摄影测量学习题与参考答案一、名词解释1、数字摄影测量：基于数字影像和摄影测量的基本原理，应用计算机技术、数字影像处理、影像匹配，模式识别等多学科的理论与方法，提取所摄对像以数字方式表达的几何与物理信息的摄影测量学的分支学科。
2、计算机辅助测图（机助测图）以计算机及其输入、输出设备为主要制图工具实现从影像中提取地图信息及其转换、传输、存贮、处理与显示。
3、影像的颗粒噪声：采用摄影方式获得光学影像，由于卤化银颗粒的大小和形状以及不同颗粒状曝光与显影中的性能都是一些随机因素，这就形成了影像的颗粒噪声。
4、Shannon 采样定理：当采样间隔能使在函数g(x)中存在的最高频率中每周期取有两个样本时，l f x 21≤∆根据采样数据可以完全恢复原函数g(x)。
称fl 为截止频率或Nyquist频率。
5、影像灰度的量化：是把采样点上的灰度数值转换成为某一种等距的灰度级。
6、比特分割就是将量化后的数据分成不同的比特位, 依次取出某一比特位上的值（0或1）或形成二值图像。
在每个比特位上交替地以黑白标记表示0和1。
7、影像分割将一幅影像划分为互不重叠的一组区域的过程,它要求得到的每个区域的内部具有某种一致性或相似性,而任意两个相邻的区域则不具有此种相似性。
8、分频道相关：先对原始信号进行低通滤波，进行粗相关，将其结果作为预测值，逐渐加入较高的频率成分，在逐渐变小的搜索区中进行相关，最后用原始信号，以得到最好的精度。
9、金字塔影像结构：对二维影像逐次进行低通滤波，增大采样间隔，得到一个像元素总数逐渐变小的影像序列，将这些影像叠置起来颇像一座金字塔，称为金字塔影像结构。
10、多测度（多重判据）影像匹配利用多个匹配测度进行判别，当满足所有条件时，才认为是同名影像。
11、影像匹配：12、彩色变换：是指将红、绿、蓝系统表示的图像变换为用强度、色度、饱和度系统表示的图像的处理方法。
13、图像的复合（融合）Image Fusion将多元信道所采集的关于同一目标的图像经过一定的图像处理，提取各自信道的信息，最后综合成统一图像或综合图像特征以供观察或进一步处理。
数字摄影测量最小二乘影像匹配原理
数字摄影测量最小二乘影像匹配原理【摘要】在数字摄影测量中最重要的一个方面就是数字影像匹配。
影像匹配的方法经历利用相关函数、相关系数等匹配方法、以及到现在的在利用基本算法（像相关系数法）进行了粗匹配的基础上再进行的最小二法乘影像匹配。
最小二乘影像匹配一般分为考虑几何变形和辐射畸变改正的最小二乘影像匹配算法、仅考虑辐射畸变的最小二乘匹配算法、仅考虑相对位移的最小二乘影像匹配算法、以及与VLL方法相结合的最小二乘相关等算法。
关键词：影像匹配；同名点；相关系数法；最小二乘影像匹配1 最小二乘法影像匹配的基础理论与算法影像匹配实际上就是两幅（或者多幅）影像之间识别同名点，它是计算机视觉及数字摄影测量的核心问题。
我们知道要匹配的点的同名像点肯定在其同名核线上。
在进行最小二乘影像匹配之前，需要先进行粗匹配。
然后在粗匹配的基础上用最小二乘法进行精匹配。
我们这次讨论的是利用一维搜索的方法来进行粗匹配。
这就是利用同名核线来进行同名像点的粗匹配。
这相对于二维匹配来说速度更快。
1.1基于数字影像几何纠正法提取核线，利用共面条件来确定同名核线我们知道，核线在航空摄影测量上是相互不平行的，它们相交于一点---核点。
但是如果将影像上的核线投影（或者称为纠正）到一对“相对水平”-------平行于摄影基线的影像对上后，则核线相互平行。
正是由于“水平”的像片具有这么一特性，我们就有可能在“水平”像片上建立规则的格网，它的行就是核线，核线上像元素（坐标为xt、yt）的灰度可由它对应的实际像片的像元素的坐标为x，y的灰度求的，即g（xt，yt）=g（x，y）。
根据前边的共线方程，同一摄站点摄取的水平像片与倾斜像片，其水平和倾斜像片的坐标之间的关系为：(1-1-1)(1-1-2)上边的式子中a1,a2…,c3为左片的九个方向余弦，是该像片的外方位角素的函数，f为像片主距。
显然在水平像片上，当yt为常数的时候，则为核线,将yt=c 代入（1-1-1）和（1-1-2）式经整理，得：（1-1-3）其中：e3=d3若在“水平”像片上以等间隔获取一系列xt值，(k+1)*,(k+2)*…,可以得到一系列的像片坐标（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），…，这些点就位于倾斜像片p的核线上。
7-最小二乘法影像匹配
i 1 i 1
a b
0 ⎞⎛ 1 ⎞ ⎟⎜ ⎟ i a 2 ⎟⎜ x ⎟ b 2i ⎟ ⎜ y ⎟ ⎠⎝ ⎠
0 a 1i − 1 b1i − 1 0 ⎞⎛ 1 ⎞ ⎟⎜ ⎟ i −1 a 2 ⎟⎜ x ⎟ i b2 − 1 ⎟ ⎜ y ⎟ ⎠⎝ ⎠
0 ⎞⎛ 1 ⎟⎜ i −1 i da 2 ⎟ ⎜ a 0 i 1 + db 2 ⎟ ⎜ b 0i − 1 ⎠⎝
y
2
)
x
=
g&
x
4
x
5
x
6
7
x g& y g&
y
8
y
在数字影像匹配中，灰度均是按规则 格网排列的离散阵列，且采样间隔为常 数 Δ ，可被视为单位长度，上式中的偏 导数均用差分代替： 1 & & g y = g J ( I , J ) = [ g 2 ( I , J + 1) − g 2 ( I , J − 1)] 2 1 & & g x = g I ( I , J ) = [ g 2 ( I + 1, J ) − g 2 ( I − 1, J )] 2
h h
i 0 i 1
= =
h h
i -1 0 i -1 1
+ +
dh h
i 0
+ dh
h
i 1
i -1 0
dh
i 1
i -1 1
计算最佳匹配的点位。可用梯度的平方 为权，在左方影像窗口内对坐标作加权 平均：
匹配精度取决于影像灰度的梯度
xi = yi
∑ & & = ∑ y⋅g /∑ g
2 y
影像匹配算法
影像匹配算法影像匹配算法主要可以分为基于特征的匹配和基于深度学习的匹配两大类。
基于特征的匹配算法是通过提取图像中的特征点或描述符，然后寻找这些特征点之间的对应关系来完成匹配的。
而基于深度学习的匹配算法则是通过神经网络来学习图像之间的相似性，从而实现匹配的过程。
在基于特征的匹配算法中，最常见的方法之一是SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法。
SIFT算法是一种对尺度、旋转、光照变化具有不变性的特征点提取算法，在图像匹配中表现出色。
SIFT算法通过检测图像中的关键点，并计算这些关键点周围的局部特征描述符，然后通过比较这些描述符的相似度来确定图像之间的匹配关系。
另一个常用的基于特征的匹配算法是SURF（Speeded Up Robust Features）算法。
SURF算法是SIFT算法的改进版本，具有更快的计算速度和更高的匹配准确性。
SURF算法同样也是通过检测图像中的关键点和计算特征描述符来实现匹配的。
除了SIFT和SURF算法之外，还有一些其他常见的基于特征的匹配算法，如ORB （Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法、BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）算法等。
这些算法各有其优缺点，可以根据具体应用场景来选择合适的算法进行图像匹配。
另一方面，基于深度学习的匹配算法在近年来得到了快速发展。
深度学习技术的兴起为图像匹配提供了新的思路和方法。
以Siamese神经网络为例，该网络可以学习图像之间的相似性，并生成一个嵌入空间，使得相似的图像在这个空间中距离更近，不相似的图像距离更远。
Siamese神经网络在图像匹配任务中表现出很好的性能。
另外，基于卷积神经网络（CNN）的匹配算法也取得了一些进展。
CNN在图像识别和分类任务中取得了很大的成功，同时也可以应用于图像匹配任务中。
如何进行遥感影像的几何校正与配准
如何进行遥感影像的几何校正与配准遥感影像的几何校正与配准是遥感技术和地理信息系统（GIS）中一个重要的环节。
几何校正与配准能够纠正遥感影像中存在的地理位置偏差、形变等问题，使其符合真实的地理位置，从而提供准确的地理信息。
本文将介绍遥感影像的几何校正与配准的基本原理和方法。
一、几何校正的概念和原理遥感影像的几何校正是指将影像投影到地理坐标系下，使其能够与地理数据进行叠加分析。
几何校正的基本原理是通过对影像进行几何变换，使其与地理空间坐标系相匹配。
校正的过程通常包括平面校正、高程校正和形变校正等步骤。
平面校正是将影像从像素坐标系转换到地理坐标系。
通过获取空间控制点（GCPs），可以建立影像像素坐标系与地理坐标系之间的转换模型，从而实现像素坐标与地理坐标的一一对应。
高程校正是将影像的高程信息与地形数据进行配准，以得到准确的地理位置。
通过获取地面高程模型或数字高程模型（DEM），可以将影像的高程信息与DEM 数据进行比对，以实现高程校正。
形变校正是指纠正影像因大地形变、大地陷落等地表变化引起的形变偏差。
通过对影像进行形变模型建立和参数估计，可以将影像的形变偏差纠正到最小，提高影像的几何精度。
二、几何校正的方法1. 参数法：通过建立一个几何校正模型，将像素坐标与地理坐标之间的转换关系表示为一组参数，然后通过最小二乘法估计这组参数的值。
其中常用的模型有多项式变换模型、透视变换模型等。
2. 控制点法：选取一些具有确定地理位置的控制点，通过测量像素坐标和地理坐标之间的差异，建立像素坐标系和地理坐标系之间的转换关系。
通常需要选择足够多的控制点来保证几何校正的精度。
3. 特征点匹配法：通过提取影像和地理数据中的特征点，并利用特征点之间的匹配关系进行几何校正。
常用的特征点匹配算法有SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法等。
三、配准的概念和方法配准是指将不同时间、不同传感器或不同分辨率的遥感影像对齐，使其能够进行比较和分析。
数字摄影测量复习题
数字摄影测量复习题数字摄影测量复习题⼀、选择题1. 在航空影像的透视变换中，地⾯上⼀组平⾏于摄影⽅向线直线上⽆空远点的构像是（ D ）。
A. 像主点B. 像底点C. 等⾓点D. 主合点2. 在航空影像的透视变换中，过像⽚上等⾓点的像⽔平线称为（ A ）。
A. 等⽐线B. 主纵线C. 迹线D. 摄像⽅向线3. 在倾斜的航空影像上，若地⾯没有起伏，则摄影⽐例尺不受像⽚倾斜影响等于⽔平像⽚摄影⽐例尺的点位于（ C ）上。
A. 真⽔平线B. 主纵线C. 等⽐线D. 迹线4. 航空影像的内⽅位元素包括镜头中⼼（镜头物⽅节点）到影像⾯的垂距，以及（ A ）相对于影像中⼼的位置0x 、0y 。
A. 像主点 B. 像底点 C. 等⾓点 D. 主合点5. 在进⾏影像内定向时，若仅量测了3个框标的像点坐标，则可以使⽤的多项式变换公式是（ A ）。
A. 线性变换公式B. 双线性变换公式C. 仿射变换公式D. 投影变换公式6. 航空影像组成的⽴体像对，完成相对定向后，则（ B ）。
A. 消除了同名像点的左右视差B. 像除了同名像点的上下视差C. 消除了像点由于地表起伏引起的像差D. 求出了影像的外⽅位元素7. 在以下数字影像特征提取算法中，适合进⾏圆点定位的是（ A ）。
A. Wong-Trinder 定位算⼦B. Forstner 算⼦C. Hough 变换D. ⾼精度⾓点与直线定位算⼦8. 在竖直航空摄影的情况下，导致⼏何畸变的主要原因是（ D ）。
A. 摄影机物镜透视畸变B. 感觉材料变形C. 影像扫描数字化过程产⽣的畸变D. 地形⾼差产⽣的畸变9. 在VirtuoZo 数字影像处理前，必须进⾏哪些设置（ABCD ）。
A.测区参数B.模型参数C.相机参数D. 地⾯控制点10. 数字摄影测量系统是由（ A ）代替⼈眼的⽴体量测与识别，完成影像⼏何与物理信息⾃动提取。
A. 计算机视觉B. 机械导杆C. 光学投影D. 光学与机械导杆11. 数字摄影测量的基本范畴还是确定被摄对象的（ A ）与（ C ），即量测与理解。
影像匹配基础理论与算法
04
现代算法
基于深度学习的影像匹配算法
1 2
深度学习在影像匹配领域的应用
利用深度卷积神经网络（CNN）对图像进行特 征提取，通过比较不同图像之间的特征相似性来 实现影像匹配。
优势
能够自动学习图像中的特征表示，提高了匹配的 准确性和鲁棒性。
3
挑战
需要大量的标注数据进行训练，且对数据质量要 求较高。
影像匹配基础理论与算法
• 影像匹配概述 • 基础理论 • 经典算法 • 现代算法 • 算法比较与选择 • 实践案例与效果评估
01
影像匹配概述
定义与重要性
定义
影像匹配是指通过一定的算法和技术 ，将两幅或多幅影像进行对齐、配准 和关联的过程。
重要性
影像匹配是遥感、计算机视觉、地理 信息系统等领域中的重要技术，广泛 应用于地图制作、城市规划、环境监 测、灾害评估等领域。
汉明距离
计算两个二进制字符串之 间的差异位数，越小表示 越相似。
03
经典算法
基于区域的影像匹配算法
总结词
基于区域的影像匹配算法是一种常见的影像匹配方法，它通过比较影像中像素或区域间的相似性来进行匹配。
详细描述
基于区域的影像匹配算法通常采用像素间的相似度度量，如均方误差、结构相似度等，来衡量两幅影像之间的相 似性。该算法通过不断调整一幅影像相对于另一幅影像的位置和缩放比例，以最小化相似度度量值，从而找到最 佳匹配位置。
02
医学影像匹配的难点在于人体内部结构的复杂性和个体差 异，常用的算法包括基于特征和基于深度学习的方法。
03
医学影像匹配在肿瘤放疗、手术导航和康复治疗等领域具 有重要价值。
实践案例三：视频影像匹配
视频影像匹配是将不同摄像头 拍摄的视频进行匹配，以实现 视频监控、运动分析等应用。
摄影测量中的影像匹配与配准算法
摄影测量中的影像匹配与配准算法摄影测量是利用摄影影像来进行地理空间信息获取和处理的一种技术手段，广泛应用于地图制作、测量绘图、城市规划等领域。
而影像匹配与配准是摄影测量中一项重要的技术，其作用是将采集到的多个影像进行对齐、融合，以获取精确的地理信息。
影像匹配是指在不同影像之间找到对应的像素点或特征点的过程，这对于后续的配准是至关重要的。
影像匹配的核心问题是如何判断两幅影像中的对应点，因此，针对不同的影像特点和应用需求，现有的影像匹配算法有很多种。
首先，最简单直观的方法是基于像素点的匹配，即通过比较两幅影像对应位置像素的灰度值或颜色，通过阈值判断是否属于同一特征点。
然而，这种方法的效果容易受到光照和噪声的干扰，适用范围有限。
因此，随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，很多基于特征点的匹配算法被提出。
其中，最常用的是利用特征描述子进行匹配，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（旋转不变的二进制）等算法。
这些算法通过提取关键点，并计算描述子，然后通过计算特征点间的距离来进行匹配。
这种方法能够处理光照变化、尺度变化和旋转变换等问题，但对于存在遮挡、投影变换等情况还是具有一定的局限性。
除了基于特征点的匹配算法外，还有一种非常重要的匹配方法是基于区域的匹配。
通过将影像分割成不同的区域，计算每个区域的特征，并通过计算两幅影像区域之间的相似度进行匹配。
这种方法能够更好地处理遮挡和投影变换等问题，但对于复杂场景的匹配仍存在一定的困难。
影像配准是在匹配的基础上，进一步将多幅影像的空间位置进行对齐，使它们能够在同一个坐标系统中与其他数据进行叠加和融合。
配准的目标是最小化匹配误差，通常使用最小二乘法进行优化。
而在进行影像配准时，我们需要考虑影像之间的旋转、平移、尺度和畸变等变换参数，并根据具体的应用需求选择不同的配准方法。
常用的影像配准方法有基于控制点的配准、基于特征点的配准和基于模型的配准。
影像匹配的方法与参数选择技巧
影像匹配的方法与参数选择技巧在现代科技的推动下，人们能够轻松地获取到大量的影像数据。
然而，如何高效地利用这些数据，并从中提取出有效的信息，一直是一个挑战。
影像匹配作为一种关键的技术，被广泛应用于地理信息系统、计算机视觉、机器人导航等领域。
本文将介绍影像匹配的基本原理和常用方法，并探讨参数选择的技巧。
一、影像匹配的基本原理影像匹配是指将两幅或多幅影像中的对应点或相似特征进行匹配的过程。
其基本原理是通过计算图像中像素或特征之间的相似度，来确定匹配关系。
常见的影像匹配方法包括基于灰度值的匹配、基于特征点的匹配和基于深度学习的匹配等。
首先，基于灰度值的匹配是一种较为简单直接的方法。
其原理是通过比较同一位置处像素的灰度值，并计算相似度。
然而，由于光照变化、噪声等因素的存在，该方法的鲁棒性较差，精度相对较低。
其次，基于特征点的匹配是一种常用且较为有效的方法。
在该方法中，首先通过特征提取算法（如SIFT、SURF等）从影像中提取出关键点和其特征描述子，然后通过比较特征描述子的相似度来进行匹配。
这种方法不受光照和噪声的影响，具有较高的鲁棒性和准确度。
最后，基于深度学习的匹配是近年来兴起的一种方法。
通过训练神经网络模型，将影像转化为特征向量，并通过计算特征向量之间的相似度来进行匹配。
这种方法具有较高的准确度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
二、常用的影像匹配方法除了上述提到的基于灰度值、特征点和深度学习的匹配方法，还有一些其他常用的方法，例如基于几何模型的匹配和基于光流的匹配。
基于几何模型的匹配是通过建立影像之间的几何关系来进行匹配。
常见的几何模型包括仿射变换、透视变换等。
该方法能够在一定程度上解决遮挡、亮度变化等问题，但对几何约束条件较为敏感，精度受限。
基于光流的匹配是通过分析连续帧之间的像素运动来进行匹配。
这种方法基于光流法的基本假设，即相邻像素之间的灰度变化是由相机运动引起的，从而通过计算像素之间的位移来进行匹配。
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i 1
i 1
i 1
N
(xi x)( yi y)
i1
N
N
(xi x)2 ( yi y)2
i1
i1
Y aY b
即灰度矢量经线性变换后相关 系数是不变的
差平方和（差矢量模）
S2( p, q) [g(x, y) g(x p, y q)]2dxdy
( x, y)D
mn
S 2 (c, r)
i1 A B C i A i1 A B C
A i B ( i1 i1 ) / 2 C ( i1 2 i i1
k i B 2C
A i B ( i1 i1 ) / 2 C ( i1 2 i i1
k i
i1 i1
2(i1 2i i1
由相关系数抛物线拟合可使相关 精度达到0.15～0.2子像素精度
C max
在二维空间中是平行于（或E）的一条 直线
减去信号的均值等于去掉 其直流分量。因而当两影像 的灰度强度平均相差一个常 量时，应用协方差测度可不 受影响。
相关系数（矢量夹角）
( p, q)
C( p, q) CggCgg ( p, q)
Cgg
{g( x, y) E[g( x, y)]}2 dxdy
协方差函数（矢量投影）
C( p,q) {g(x, y) E[g(x, y)]}{g(x p, y q) E[g(x p, y q)]}dxdy
( x,y)D
E[g( x. y)] 1
g( x, y)dxdy
D ( x, y )D
E[g(x p, y q)] 1
g(x p, y q)]dxdy
Zi＝Zmin＋i·Z 高程搜索步距 Z可由所要求的高程精度确定
计算左右像坐标
（xi’, yi’）与（xi”，yi”）：
xi f
a1( X a3 ( X
X s ) b1(Y X s ) b3(Y
Ys) c1(Z Zs ) Ys) c3 (Z Zs )
yi
f
a2 ( X a3 ( X
( gi, j g )(gir, jc g)
i1 j1
mn
mn
(gi, j g )2
( gir, jc gr,c )2
i1 j1
i1 j1
gc,r
1 mn
m i1
n
gir, jc
j1
g
1 mn
m i 1
n
gi, j
j 1
相关系数的实用公式为：
(c, r)
m
i1
相关函数（矢量数积）
R( p, q) g(x, y)g(x p, y q)dxdy
( x, y )D
R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0）
若 R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0为搜索区影像相对 于目标区影像的位移参数。对于一维相 关应有q 0。
( X Y ) X Y cos cos
XY
XY
取值范围满足
1
相关系数是灰度线性变换的不变量
N
N
(xi x)( yi y)
( xi x)[(ayi b)(ay b)]
i1
i 1
N
(xi x)2 ( yi y)2
N
N
( xi x)2 [(ayi b)(ay b)]2
j 1
g
1 mn
m i 1
n
gi, j
j 1
C（c0, r0） ＞ C（c, r）（ cc0， rr0）
则c0, r0为搜索区影像相对于目标区影像 的位移行、列参数
协方差函数的估计值即矢量的数积
N
N
C ( X Y ) (xi x)( y j y) xiyj
i1
i1
C是在的投影与的长之积，因而协方差 测度等价于在上投影最大，
Ys) c2(Z Zs) Ys) c3(Z Zs)
分别以（xi’, yi’）与（xi”，yi”）为中心在 左右影像上取影像窗口，计算其匹配测度， 如相关系数pi。
将i的值增加1，重复（2），（3）两步， 得到0，1，2，···n取其最大者k：
k＝ max{0，1，2，···n}
还可以利用k及其相邻的几个相关 系数拟合一抛物线，以其极值对应的 高程作为A点的高程，以进一步提高 精度，或以更小的高程步距在一小范 围内重复以上过程。
( x, y )D
离散灰度数据差绝对值和的计算公式为
mn
S (c, r)
gi , j gir , jc
i 1 j 1
若S（c0, r0） < S（c, r）（ cc0， rr0），则c0, r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列 参数。对于一维相关应有r 0。
两影像窗口灰度差绝对值和即灰度矢 量X与Y之差矢量之分量的绝对值之和
( gi, j gir, jc )2
i 1 j 1
若S2（c0, r0） < S2（c, r），则c0, r0为搜 索区影像相对于目标区影像的位移行、列 参数。对于一维相关应有r 0。
两影像窗口灰度差的平方和即灰度向 量X与Y之差矢量
N
S2 X Y 2 (x1 y1)2 (x2 y2)2 (xN yN )2 (xi yi)2 i1
X s ) b2 (Y X s ) b3(Y
Ys) c2 (Z Zs ) Ys) c3 (Z Zs )
xi f
a1( X a3( X
X s) b1(Y X s) b3(Y
Ys) c1(Z Zs) Ys) c3(Z Zs)
yi
f
a2( X a3( X
X s) b2(Y X s) b3(Y
铅垂线轨迹法（VLL－Vertical Line Locus
在物方有一条 铅垂线轨迹， 它在影像上的 投影是一直线。 就是说VLL与地 面交点A在影像 上的构像必定 位于相应的 “投影差”上。
地
A
面
VLL法影像匹配示意图
A?
在铅垂
A
线上
地面
那一个点 正确？
具体步骤
给定地面点的平面坐标（X，Y） 与近似最低高程Zmin。
图5-3-7 相关系数抛物线拟合
影像匹配精度
影像匹配（相关）即使 在定位到整像素的情况 下，其理论精度也可达 到大约0.3像素的精度。
整像素相关的精度
影像相关是左影像为目标区与右影像 上搜索区内相对应的相同大小的一影像 相比较，求得相关系数，代表各窗口中 心像素的中央点处的匹配测度
半 个 像 素
离散灰度数据对相关函数的估计公式为
mn
R(c, r)
gi , j gir , j c
i 1 j 1
若
R(c0,r0) R(c,r)
(r r0), c c0)
则c0, r0为搜索区影像相对于目标区影 像的位移行、列参数。对于一维相关应 有r 0。
相关函数的估计值即矢量X与Y的数积
N
( x, y )D
Cgg( p, q) {g(x p, y q) E[g(x p, y q)]}2dxdy
( x, y)D
若（p0, q0） ＞ （p, q）（ pp0， qq0）， 则 p0, q0为搜索区影像相对于目标区影像的位移 参数。对于一维相关应有q 0。
(c, r)
mn
R( X Y )
xi y j
i 1
在N维空间{ y1，y2，,yN}中，R是y1， y2，,yN的线性函数
N
R
xi y j max
i 1
它是N维空间的一个超平面。当N=2时 R＝ x1yl＋ x2y2
（X·Y）＝ |X| ·|Y|·cos＝ max
|Y|cos＝ max
相关函数最大 （即矢量X与Y 的数积最大） 等价于矢量Y在 X上的投影最大
误差服从内的均匀分布（为像素大小）
2 x
2
x
2
(
x
)dx
2
( x) {1 / ,
x
2
0
2 x 2
12
整像素相关的精度
x 0.29
用相关系数的抛物线拟合提高相关精度
图5-3-7 相关系数抛物线拟合
f(s)= A＋ B·S＋ C·S2
抛物线顶点k处 的位置应为
k i B 2C
取相邻像元3个 相关系数进行抛 物线拟合时
N
S x1 y1 x2 y2 xN yN xi yi
i1
当N=2时，
S x1 y1 x2 y2 min
基于物方的影像匹配（VLL法）
影像匹配的目的是提取物体的几何 信息，确定其空间位置，
能够直接确定物体表面点空间三维 坐标的影像匹配方法得到了研究，这 些方法也被称为“地面元影像匹配”
D ( x, y )D
若C（p0, q0） ＞ C（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0为搜索区影像相 对于目标区影像的位移参数。对于 一维相关应有q 0。
mn
C(c, r)
( gi, j g ) ( gir, jc g)
i1 j1
gc,r
1 mn
m i 1
n
gir , jc
n j1
(gi,
j
gir,
jc
)
1 m
n
(
m i1
n
m
gi, j )(
j1
i1
n
gir, jc )
j1
m
[
i1
n
g2 i, j
j1
1
m
(
m n i1
n
m
gi, j )2 ][
j1