第六章影像匹配第2次课
影像匹配的名词解释是啥
影像匹配的名词解释是啥引言：了解影像匹配是理解计算机视觉和图像处理领域的基础之一。
本文将详细解释这一术语，探讨其应用和意义。
正文：什么是影像匹配？影像匹配是指通过计算机算法，在两个或多个不同图像中找到相对应的特征点或物体。
这种匹配过程旨在发现图像之间的共同点，以便进行景深估计、三维重建、物体识别等应用。
影像匹配是计算机视觉和图像处理的核心技术之一，它为许多应用领域提供了基础。
影像匹配的原理影像匹配涉及多种算法和技术，其中最常见的是特征点匹配。
特征点是图像中具有鲁棒性和区分度的点，比如角点、边缘点或纹理点。
特征点匹配通过提取图像中的特征点，并将其与其他图像中的特征点进行比较。
影像匹配的过程通常包括以下步骤：1. 特征提取：从图像中选择和提取关键的特征点。
2. 特征描述：将选定的特征点转换成可用于比较的描述符。
3. 特征匹配：将图像中的特征点与其他图像中的特征点进行比较，找到最佳匹配。
应用领域影像匹配在许多领域中都具有重要的应用价值。
以下是其中一些常见的应用领域：1. 三维重建：通过匹配多张图像中的特征点，可以恢复三维场景的形状和结构。
这在建筑、地图制作等领域中广泛应用。
2. 目标识别和跟踪：通过匹配目标物体的特征点，可以实现目标的自动识别和跟踪。
这在安防监控、自动驾驶等领域中起着重要作用。
3. 图像拼接：通过匹配多张图像之间的特征点，可以将它们无缝地拼接在一起，生成大尺寸的全景图像。
这在旅游、地理信息系统等领域中得到广泛应用。
4. 视频稳定化：通过匹配连续帧之间的特征点，可以对视频进行稳定化处理，消除由于相机抖动引起的图像抖动现象。
5. 虚拟现实：通过匹配真实场景中的特征点，可以将虚拟对象与真实世界进行融合和互动。
结论：影像匹配是计算机视觉领域的重要技术，在许多应用领域中发挥着关键作用。
它基于特征点的提取和匹配原理，通过算法和技术实现图像间的比较和对应。
通过影像匹配，我们可以实现三维重建、目标识别和跟踪、图像拼接等应用。
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;
刑事侦查学课件第六章：刑事现场摄影
第一节 现场方位照相
一、概念
以整个现场和现场周围环境为拍照对象，反映犯罪现场 所处的位置及其与周围事物关系的专门照相。
二、拍照内容
拍照现场所处的位置及现场周围环境。
三、拍照对象
发案现场的地点。
四、作用：
反映发案现场所处的位置、方位以及与周围关系，表达 现场的外部情况。
1、先拍概貌，后重点部位、细目。 2、先拍原始的，后拍移动的。 3、先拍容易破坏、容易消失的，后拍不容易破坏、不容易
消失的。
4、先拍地面，后拍上部。 5、先拍急，后拍缓。 6、先拍易，后拍难。 7、现场方位拍照要根据具体情况灵活安排。
五、查漏补缺
整个现场拍照完成后，应该检查有无漏拍、错拍以及技术 失误。如需对现场全部或部分保留时，应及时向现场指挥 人员提出。
(1) 不论黑白照片还是彩色照片，均应景仰清晰，曝光 适当，密度适宜，反差适中，层次丰富。
五、比例尺
黑底白刻度、白底黑刻度和彩色比例尺、透明比 例尺。比例尺以mm为最小单位，刻度误差不得 超过1%。还应备有钢卷尺、皮尺。
六、照明设备
应备有两只以上的电子闪光灯，闪光指数应在28以上，并配 备2m~5m长的同步线或同步感应嚣。还应备有碘钨灯，现 场勘查灯，小型聚光灯。
七、附属设备
应备有快门线，暗房袋，痕迹物证编号签，简易背景幕，柔 光、反光、遮光器具。偏远地区还应备有简易黑白冲洗器 具。
1、拍摄现场概貌应以反映现场的整体状态及其特点为重点。 照相取景构图时，应把现场中心或重点部位置于画面显要 位置。尽量避免重要场景、物证互相遮挡、重叠。
2、拍摄现场概貌一般采用相向拍照法、多向拍照法，也可 拍照连接片。 运用相向拍照法、多向拍照法拍照时，拍照距离、镜头 俯仰角度、用光要保持一致。
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。
图像匹配PPT课件
最小二乘匹配流程
g1 (x1,y1)
x2=a0+a1x1+a2y1 y2=b0+b1x1+b2y1
几何畸变改正
相关系数法获 取初值
保存输出圆 点圆心坐标
否 计算最佳匹配点
g2
重采样 g2(x2 , y2) 辐射畸变改正 h0+h1g2
最小二乘影像匹配计 算参数改正值 计算变形参数
是 计算相关系数判 断是否继续迭代
(x ,y ) D
离散灰度对相关系数的估计，考虑到计算工作量，相关系数实用公式为
(c,r)
im 1jn 1(gi,jgir,jc)m 1 n(im 1jn 1gi,j)(im 1jn 1gir,jc)
mn
[
g2 i,j
i1j1
m 1 n(im 1jn 1gi,j)2]i[m 1jn 1g2ir,jcm 1 n(im 1jn 1gir,jc)2]
线性化后的误差方程：
v = h0+h1 g2(a0+a1x1+a2y1, b0+b1x1+b2y1) - g1(x1,y1) + c1*dh0 + c2*dh1
+ c3*da0+ c4*da1+c5*da2+ c6*db0+ c7 *db1 +c8*db2
c1 = 1 c3 = h1g2X
c4 = h1 g2Xx
影像匹配实质上是在两幅（或多幅）影像之间识别同名点 ， 它是计算机视觉和数字摄影测量的核心。
G ( g ij )
☆利用了图象的灰度统计信息
G (gij)
1 相关函数
R(p,q)g (x,y)g(xp,yq)dxdy (x,y) D
第六章影像匹配理论与算法
( x , y )D
2 { g ( x , y ) E [ g ( x , y )]} dxdy
( x , y )D
2 { g ( x p , y q ) E [ g ( x p , y q )]} dxdy
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。
1 D
( x , y )D
E[ g ( x. y )]
g ( x, y )dxdy
1 E[ g ( x p, y q)] D
( x , y )D
g( x p, y q)]dxdy
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。
第六章 影像匹配理论与算法
第一节：影像相关的基本原理 第二节：影像相关的谱分析
第三节：影像匹配的基本算法
第四节：最小二乘法影像匹配 第五节：特征匹配
2015年1月2日 1
第一节：影像相关的基本原理 主要内容
•
相关函数 • 电子相关 • 光学相关 • 数字相关
相关原理
影像相关是利用互相关函数，评价 两块影像的相似性以确定同名点 。
相关函数的估计值即矢量X与Y的数积
R( X Y )
x
i 1
N
i
y
j
在N维空间{ y1，y2，,yN}中，R是y1， y2，,yN的线性函数
R
x
i 1
N
i
y
j
m ax
它是N维空间的一个超平面。当N=2时
影像匹配基础算法分析课件
并行计算
采用并行计算技术，加速 影像匹配过程，提高算法 的运行速度。
多模态影像匹配
多模态数据融合
将不同模态的影像数据融合在一起，提取更 多的特征信息，提高匹配的精度和稳定性。
多模态特征提取
针对不同模态的影像数据，分别提取特征并进行匹 配，以提高匹配的准确性和可靠性。
多模态算法优化
针对多模态影像匹配的特点，对算法进行优 化和改进，提高匹配的性能和效率。
03
影像匹配算法的 景
遥感影像匹配
遥感影像匹配是影像匹配算法在地理 信息系统、环境监测、城市规划等领 域的重要应用。通过将不同时间、不 同角度拍摄的遥感影像进行匹配，可 以实现对地表变化的监测和评估。
VS
遥感影像匹配需要克服光照、角度、 尺度等因素的影响，提取出稳定的特 征点，并进行准确的匹配。常用的算 法包括基于特征的匹配算法和基于相 位的匹配算法。
配
利用图像中的特征点进行匹配， 通过特征描述符和匹配算法实现 影像的精确对准。
基于模型的影像匹
配
将待匹配影像与已知模型进行比 较，通过模型变换和参数优化实 现影像的精确对准。
基于区域配，通过区域相似性度量和迭 代算法实现影像的精确对准。
02
影像匹配基算法
基于特征的算法
法。
04
影像匹配算法的性能 估
准确度评估
01
准确度
衡量算法匹配结果与实际匹配结 果的一致性，通常使用准确率、 召回率等指标进行评估。
02
03
精度
召回率
表示匹配正确的比例，即匹配正 确的像素点数占总匹配像素点数 的比例。
表示实际匹配的像素点中被正确 匹配的比例，即匹配正确的像素 点数实际匹配像素点数的比例。
(完整)图像匹配+图像配准+图像校正
图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点.其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配.1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。
利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点.灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。
最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。
利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大,因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。
现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法,FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。
2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。
特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系,通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。
特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。
常用的特征提取与匹配方法有:统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等.基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多,大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度；而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力.所以基于图象特征的匹配在实际中的应用越来越广泛。
(医学)图像匹配介绍
其最大的优点是能够将对整个图像进行的 各种分析转化为对图像特征的分析，从而 大大减小了图像处理过程的运算量，对灰 度变化、图像变形以及遮挡等都有较好的 适应能力。
二、图像匹配算法（SUSAN算法）
1、SUSAN算法：
SUSAN算法是一种基于灰度的角点检测算 法，Smith提出了基于USAN角点检测准则 的最小核值相似区(Smallest Univalve Seg-
二、图像匹配算法（SIFT算法）
SIFT算法特点
• SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度 缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿 射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
• 独特性(Distinctiveness)好，信息量丰富，适用 于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。
• 多量性，即使少数几个物体也可以产生大量 SIFT特征向量。
二、图像匹配算法（SIFT算法）
H的特征值与D的主曲率是成比例的，借用 Harris 和 Stephens (A Combined Cornerand Edge Deteetor.
一、图像匹配概述
定义一个相似性测度函数S(·)，然后确定一 个最优的变换关系T，使两幅或者多幅图像 经过该空间变换后，之间的相似性达到最 大，也就是达到空间几何上的一致。
F 表示固定图像，M 表示浮动图像
一、图像匹配概述
2、图像配准的基本框架主要包括四个功能 模块： • 特征空间； • 搜索空间； • 搜索策略； • 相似性测度。
a、b、c、d、e表示圆形的掩模，十字形表示掩模的核心，黑色区域表示要 处理的图像的特征。
二、图像匹配算法（SUSAN算法）
图像匹配ppt课件
图像匹配
金字塔影像匹配的步骤
• 第一步：顶层的匹配，得到一个平移初始值 。 • 第二步：根据平移初始值乘以n得到第二层平移量初始值，
在它m×m个像元的邻域内进行模板匹配。 • 第三步：根据第二层匹配值乘以n得到第三层平移量初始值，
再进行一次模板匹配。 • 如果影像尺寸不是特别大，可以只用两层金字塔。
• SUSAN 算法的基本原理是：在每个像素移动一个小的圆形 模板以检测局部信息，并利用预先设定的亮度阈值比较模 板核及其周围像素的亮度值，亮度值相同或相近的为一个 USAN，最后通过面积最小的USAN 检测角点。
图像匹配
边缘特征提取
• “基于TIN的多源影像几何配准”没有使用边缘提取算子，所 以这里不介绍其算法。
模板匹配
• 模板匹配法是在一幅影像中选取一个的影像窗口作模板， 大小通常为5×5或7×7，然后通过相关函数的计算来找到它
在搜索图中的坐标位置。设模板T放在搜索图S上平移，模 板覆盖下的那块搜索图叫做子图Si,j，子图的中心点在S图中 的坐标(i,j)，叫参考点。
图像匹配
相似性测度
• 用以下测度来衡量T和Si,j的相似程度：
6( 20 0)2[3 (0 1)22( 21 0)32] 7 (32103)(3012)[(3012)2
41(130 1)2(21 0)3
3(2103)2](30312)(2103)
[3(3012)2(2103)2]
但实际上大部分文献都采用6个无量纲、消误差的组合不变矩 ：
图像匹配
局部不规律，整体具有一定规律性的特性。 ➢ 基本单元的重复性 ➢ 粗糙性 ➢ 方向性
图像匹配
提取纹理特征的方法
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。
6-影像匹配的基本算法 (1)
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ρ0，ρ1，ρ2，···ρn取其最大者ρk：
ρk＝ max{ρ0，ρ1，ρ2，···ρn}
还可以利用 ρ 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。
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
S = X −Y =(x1 − y1) +(x2 − y2) +L+(xN − yN ) =∑(xi − yi )
2 2 2 2 2 i=1 N 2
故差平方和最小等于N维空间点Y与点X 之距离最小。当N＝2时，
S = ( x1 − y1 ) + ( x 2 − y 2 ) = min
2 2 2
二维平面上的一个圆 二维平面上以（x1，y2）为中心、边长为、
对角线与坐标轴平行的一个正方形
差绝对值和（差矢量分量绝对值和）
R (X ⋅Y ) =
∑
N
是y1，y2，…,yN的线性函数
R =
在N维空间{ x1，x2，…,xN}中，R
i=1
xi y
j
∑
N
x
i = 1
i
y
j
=
max
它是N维空间的一个超平面。当N=2时
R＝ x1yl＋ x2y2
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。
摄影测量学影像匹配的流程
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摄影测量学影像匹配的流程主要包括以下步骤：1. 影像预处理。
影像匹配基本原理
影像匹配基本理论与算法问题描述影像匹配是做什么的？ 为什么要进行影像匹配？ 给你影像，如何去匹配？影像匹配是做什么的影像匹配是做什么的？？给你影像给你影像，，如何去匹配如何去匹配？？第一步第一步？？第二步第二步？？第三步第三步？？......影像上特征点 影像上格网点 影像上特征线影像上特征点匹配第二步第二步？？确定基准影像确定基准影像？？第三步第三步？？搜索影像处理搜索影像处理？？基准影像搜索影像对搜索影像也进行相应特征提取搜索影像不进行特征提取第三步第三步？？搜索影像处理搜索影像处理？？基准影像搜索影像对搜索影像也进行相应特征提取搜索影像不进行特征提取特征点均匀分布的程度特征点分等级特征点的重复率第四步？ 第四步？找同名点？ 找同名点？ 特征相似性？ ？ 特征相似性 特征？ 相似性约束？ ？ 特征？ 相似性约束(222,390) (233,395) (242,303) (225,302) (221,348) 基准影像 (233,311) 搜索影像第四步？ 第四步？找同名点？ 找同名点？ 特征相似性？ ？ 特征相似性 特征？ 相似性约束？ ？ 特征？ 相似性约束(221,348)(233,311)相关系数越大， ， 相关系数越大 说明相关性越强第四步？ 第四步？找同名点？ 找同名点？ 搜索范围 搜索范围约束 范围约束？ 约束？ 核线约束？ ？ 核线约束第四步？ 第四步？找同名点？ 找同名点？ 搜索范围约束？ ？ 搜索范围约束C核线约束？ ？ 核线约束pIN IBZPmax P YZ0+∆Z∆ZZ0 (Approximate)OXPmin∆ZZ0+∆Z第四步？ 第四步？找同名点？ 找同名点？ 搜索范围约束？ ？ 搜索范围约束 核线约束？ ？ 核线约束第四步？ 第四步？找同名点？ 找同名点？ 结果检核、 双向一致性约束？ ？ 结果检核、剔除错误匹配？ 剔除错误匹配？ 双向一致性约束第四步？ 第四步？找同名点？ 找同名点？ 结果检核、 结果检核、剔除错误匹配？ 剔除错误匹配？ RANSAC方法？ 方法？单应矩阵第四步？ 第四步？找同名点？ 找同名点？ 结果检核、 结果检核、剔除错误匹配？ 剔除错误匹配？ RANSAC方法？ 方法？物方“地面元”匹配物方“地面元”VLL基本思想在中心投影条件下，空间任意一条铅垂线以中心投影的方式投射到影像上 仍是一条直线，该铅垂线与地面的交点在影像上的构像必定位于相应的 “投影辐射线”上。
影像匹配及匹配结果的编辑
影像匹配及匹配结果的编辑一、实习目的与要求1、掌握匹配窗口及间隔的设置，运用匹配模块，完成影像匹配。
2、掌握匹配后的基本编辑。
二、实习要点1、影像匹配是数字摄影测量系统的关键技术，是沿核线一位影像匹配，确定同名点，其过程是全自动化的。
2、匹配窗口和间隔在模型参数中设置。
窗口设置大，则数据量小，损失地形地貌；窗口设置小，则数据量大，但能较好表示地形地貌。
对于平坦地区，窗口可设置大些。
3、匹配结果的编辑是影像匹配的后处理工作，是一个交互式的人工干预过程。
目前，在影像匹配中，尚有一些区域（例：水面、人工建筑、森林等）计算机难以识别，将出现不可靠匹配点（没有匹配在地面上），这将影响数字高程模型DEM的精度。
因此,对这些区域进行人工干预是必要的。
一般下列情况需要进行编辑：（1）由于影像中常有大片纹理不清淅的影像，如河流、沙漠、雪山等地方出现大片匹配不好的点，则需要进行编辑。
（2）由于影像的不连续、被遮盖及阴影等原因，使得匹配点没切准地面，则需要进行编辑。
（3）城市的人工建筑物、山区的树林等，使得匹配点不是地面上的点，而是物体表面上的点，则需要进行编辑。
（4）大面积平地、沟渠及比较破碎的地貌需要进行编辑。
三、实习步骤1、影像匹配在VirtuoZo NT主界面中，单击处理，选择影像匹配，系统自动进行影像匹配。
2、匹配结果编辑首先调用匹配编辑模块，设置编辑窗口的显示选项，选择面或线编辑模式，在立体观察下，检测匹配结果。
对匹配不好的点进行编辑时，先调用编辑主菜单调整好参数，然后选择需要编辑的匹配点，进行调整编辑。
（1）进入编辑界面在VirtuoZo NT主界面中，单击处理菜单，选择匹配结果的编辑，进入编辑界面，如图。
屏幕显示立体影像。
编辑时，需要戴上立体眼镜，观察到正确立体时再进行编辑。
图5-1匹配结果编辑窗口分三部分：左上角为功能按钮面板，左下角为全局试图窗口，右边为边界放大窗口。
（2）检查匹配结果a、选择功能按钮面板的影像按钮为开状态，打开立体影像，带上立体眼镜观察匹配点。
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1.2 DOG算子
为了有效提取稳定的关键点，Lowe提出了 利用高斯差分函数DOG (Difference Of Gaussian) 对原始影像进行卷积：
D(x, y, ) (G(x, y,k ) G(x, y, )) I(x, y) L(x, y,k ) L(x, y, )
优点：
➢DOG算子的计算效率高； ➢高斯差分函数是比例尺归一化的”高斯－拉普拉斯 函数”(LOG算子－)的近似；
8
一幅二维图像，在不同尺度下的尺度空间 表示可由图像与高斯核卷积得到：
L(x, y, ) G(x, y, ) * I(x, y)
L 代表图像的尺度空间
σ 为尺度空间因子，其值越小则表征图像被平滑的
越少，相应的尺度也就越小。同时大尺度对应于 图像的概貌特征，小尺度对应于图像的细节特征。
9
高斯卷积结果
二 关键点的精确定位
三 确定关键点的主方向
四 关键点的描述 五 寻找最临近点（匹配）
4
一 尺度空间的极值探测
尺度空间(scale space)思想最早由Lijima于 1962年提出，直到二十世纪八十年代，Witkin和 Koendernk 1984等人的奠基性工作使得尺度空间方 法逐渐得到关注和发展。
尺度空间的基本思想是：在视觉信息(图像信息) 处理模型中引入一个被视为尺度的参数，通过连续 变化尺度参数获得不同尺度下的视觉处理信息，然 后综合这些信息以深入地挖掘图像的本质特征。
5
1.1 尺度空间
6
Koenderink和Lindeberg证明：
高斯卷积核是实现尺度变换的唯一的线性核。
二维高斯函数定义如下：
2) 独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行 快速、准确的匹配 ；
3) 多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量；
4) 高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；
5) 可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合；
3
❖SIFT算子主要步骤：
一 尺度空间的极值探测
2G G G(x, y, k ) G(x, y, )
k
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大量试验证明：当 22G
为最小和最大时，影像上能够产生大量、稳定的特 征点，并且特征点的数量和稳定性比其它的特征提 取算子（如Hessian算子、Harris算子）要多得多、 稳定得多。
2G G G(x, y, k ) G(x, y, )
高斯差分金字塔影像
高斯差分尺度空间局部极值探测
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二 关键点的精确定位
通过拟合三维二次函数以精确确定 关键点的位置（达到子像素精度）。 ➢去边缘效应
一个定义不好的高斯差分算子的极值在横跨边缘的 地方有较大的主曲率，而在垂直边缘的方向有较小 的主曲率。
DOG算子会产生较强的边缘响应，所以应去除 低对比度的边缘响应点，以增强匹配的稳定性，提 高抗噪声能力 。
……
……
子层数: S=3
子层数: S=3
21/ S
高斯金字塔影像
高斯差分金字塔影像
高斯差分尺度空间的生成
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尺度（第一层）
高斯金字塔影像
高斯差分金字塔影像
第一层比例尺空间中的高斯金字 塔影像和高斯差分金字塔影像
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D.G.Lowe通过大量试验证明： 1)当尺度空间子层数S=3时，提取的极值点 具有最好的重复性。
21
➢去边缘效应
主曲率通过一个2x2的Hessian矩阵H求出：
H
Dxx
Dxy
Dxy
Dyy
D 的主曲率和 H 的特征值成正比，令 为最大特征值，
，则
Tr (H ) Dxx Dyy , Det(H ) DxxDyy (Dxy )2 .
为最小特征值,
令 为最大特征值与最小特征值的比值，则
尺度空间子层数与极值点重复性曲线图
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2)随着 值的增大，提取的极值点的重 复性也逐渐增大，当 =1.6时最佳。
基准尺度空间因子与极值点重复性曲线图 19
1.4 局部极值探测
每个采样点与它所在的同一层比例尺空间的周围8个相邻点和 相邻上、下比例尺空间中相应位置上的9x2个相邻点进行比较.
尺度
高斯差分 影像
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1.3 高斯差分尺度空间的生成
假设将尺度空间分为O层，每层尺度空间又被分为
S子层，基准尺度空间因子为 ，
则尺度空间的生成步骤如下：
（1）在第一层尺度空间中，利用 2n/ S
卷积核分别对原始影像进行高斯卷积，生成高斯金
字塔影像(S+3张)，其中 n 为高斯金字塔影像的
索引号( 0,1,2... S+2), S为该层尺度空间的子层 数。
当取最大和最小值 时，得到稳定的特
k
征点！！！
D(x, y, ) (G(x, y,k ) G(x, y, )) I(x, y) L(x, y,k ) L(x, y, )
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卷积
卷积
y, ))原I(xD始, y(x)影,y,L像(x),y(,Gk(x),y,Lk(x,)y,G)(x, y, )) I(x, y) L(x, y,k ) L(x
G(x, y, ) 1 e(x2 y2 ) / 2 2 2 2
代表高斯正态分布的方差。
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一幅二维图像，在不同尺度下的尺度空间 表示可由图像与高斯核卷积得到：
L(x, y, ) G(x, y, ) * I(x, y)
高斯模板
G(x, y, ) 1 e(x2 y2 ) / 2 2 2 2
对影像进行卷积
《摄影测量学》第六章
第五节 特征匹配 ---SIFT算子
1
主要内容
➢SIFT算子 ➢影像匹配策略
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算子最早 由D.G.Lowe于1999年提出，但直到2004年D.G.Lowe 才对该算子做了全面的总结，其主要特点：
1) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度 变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一 定程度的稳定性；
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（2）将第一层尺度空间中的相邻高 斯金字塔影像相减，生成高斯差分金 字塔影像。 （3）不断地将原始影像降采样2倍， 并重复类似1)和2)的步骤，生成下一 层尺度空间。
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1.3 高斯差分尺度空间的生成
……
2(S 2) / S
尺度 O2（下一层）
21/ S
2(S 2) / S
尺度 O1（第一层）