第六章影像匹配第次课
刑事侦查学课件第六章：刑事现场摄影解读
第二节 现场照相的实施步骤
一、了解案情 拍摄人员到达现场后，应与其他勘检人员一同了解案件发 生、发现的时间、地点和经过，现场原始状况、变动情 况及保护措施，出入现场的人员及原因。 二、固定现场 在巡视现场的同时或详细勘查开始之前，应迅速准确地对 现场概貌状况进行拍照固定。 三、现场构思 根据现场状况，明确现场拍摄的内容、重点，构思安排画 面。 四、制定拍照计划 当二人以上共同承担现场的拍照任务时，要共同制定拍照 计划，统筹安排拍照的先后顺序，分工明确具体任务和 责任范围。
被拍物体长度 <50 ≥30 50~150 ≥50 150~500 ≥100 >500 ≥物体长度50％
比例尺长度
–(6) 需照相提取具有检验鉴定价值的重要痕迹时，应加放直 角比例尺。拍照步幅时，应在步幅两侧放置贯通画面比例尺。
•6、现场细目照相的用光
–应根据被拍对象的形体、表面形态、颜色等，合理选择光源 种类、强度和光照角度，以反映表现的主题内容，不能千篇 一律。
第二节 现场概貌照相
一、概念 以整个现场和现场中心地段为拍照内容，反映现场的全貌 以及现场内容各部分关系的专门照相。 二、拍照内容 除现场周围环境以外的整个现场状况。 三、拍照对象：发案现场。 四、作用 反映现场内部情景、现场内部的空间、地势、范围、发案 全过程在现场上所触及的一切现象和物体。
五、注意事项 1、对现场的范围、现场内的物品、痕迹物证以及遗留痕迹 物证的位置等现场全部状况要完整系统全面反映出来，切 忌杂乱无章地盲目乱拍。 为此，拍照前应弄清犯罪分子在作案过程中所涉及的范 围。
三、拍照原则：
1、要准确地反映遗留在现场上的痕迹物证的位置。 （证明是现场遗留的） 2、必须保证拍照的影像不变形。（拍照时要三面 平行，有变形要校正） 3、必须准确地反映被拍物体和特征的花纹大小、 粗细、长短等特征。（放比例尺） 4、痕迹物证的特征必须保证清晰逼真。
《影像专业授课教案》课件
《影像专业授课教案》课件第一章：影像技术概述1.1 教学目标让学生了解影像技术的定义和发展历程。
让学生掌握影像技术的基本原理和分类。
让学生了解影像技术在医学领域的应用。
1.2 教学内容影像技术的定义和发展历程。
影像技术的基本原理和分类。
影像技术在医学领域的应用。
1.3 教学方法采用讲授法，讲解影像技术的定义和发展历程。
采用演示法，展示影像技术的基本原理和分类。
采用案例分析法，介绍影像技术在医学领域的应用。
1.4 教学评估进行课堂测试，了解学生对影像技术定义和发展历程的掌握情况。
观察学生在演示过程中的反应，了解学生对影像技术基本原理和分类的理解程度。
让学生提交案例分析报告，评估学生对影像技术在医学领域应用的掌握情况。
第二章：X射线成像原理2.1 教学目标让学生了解X射线成像的原理和过程。
让学生掌握X射线成像的参数和影响因素。
让学生了解X射线成像的优缺点和应用范围。
2.2 教学内容X射线成像的原理和过程。
X射线成像的参数和影响因素。
X射线成像的优缺点和应用范围。
2.3 教学方法采用讲授法，讲解X射线成像的原理和过程。
采用实验法，让学生亲身体验X射线成像的过程。
采用讨论法，探讨X射线成像的参数和影响因素。
2.4 教学评估进行课堂测试，了解学生对X射线成像原理的掌握情况。
观察学生在实验过程中的反应和操作准确性，了解学生对X射线成像过程的理解程度。
让学生提交讨论报告，评估学生对X射线成像参数和影响因素的掌握情况。
第三章：CT成像原理3.1 教学目标让学生了解CT成像的原理和过程。
让学生掌握CT成像的参数和影响因素。
让学生了解CT成像的优缺点和应用范围。
3.2 教学内容CT成像的原理和过程。
CT成像的参数和影响因素。
CT成像的优缺点和应用范围。
3.3 教学方法采用讲授法，讲解CT成像的原理和过程。
采用模拟CT成像实验，让学生亲身体验CT成像的过程。
采用讨论法，探讨CT成像的参数和影响因素。
3.4 教学评估进行课堂测试，了解学生对CT成像原理的掌握情况。
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;
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
【VIP专享】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？找同名点？ 特征相似性？ 特征？ 相似性约束？(221,348) 基准影像(222,390)(233,395)(225,302)(242,303) (233,311)搜索影像第四步？找同名点？ 特征相似性？ 特征？ 相似性约束？(221,348)(233,311)相关系数越大， 说明相关性越强第四步？找同名点？ 搜索范围约束？核线约束？第四步？找同名点？ 搜索范围约束？核线约束？ZYOXC pINPmax PPminIBZ0+∆Z ∆ZZ0 (Approximate) ∆ZZ0+∆Z第四步？找同名点？ 搜索范围约束？核线约束？第四步？找同名点？ 结果检核、剔除错误匹配？ 双向一致性约束？第四步？找同名点？ 结果检核、剔除错误匹配？ RANSAC方法？单应矩阵第四步？找同名点？ 结果检核、剔除错误匹配？ RANSAC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。
以此为基础，在立体像对上搜索相应像点，从而确定 地面高程。
物方“地面元” VLL基本思想由地面点的平面坐标 与可能的高程计算左，右影像坐标 与VLL 基本思想 具体具体步骤步骤),(Y X 给定地面点的平面坐标 与近似最低高程 高程搜索步距 可由所需要的高程精度确定。
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。
图像匹配ppt课件
张立华等将待匹配的两个二维点集分别转化成为一个n维空 间中的向量, 对这两个向量中的各元素进行简单的排序来解 决点集匹配问题。
田原等通过建立一种图像点集间距离的描述方法，提出基 于点集不变性匹配的目标检测与识别方法。
舒丽霞等用Hausdorff 距离对两特征点集进行匹配, 得到点 集间的仿射变换关系。
一般来说特征匹配算法可分为四步: ➢ 1.特征提取; ➢ 2.特征描述; ➢ 3.特征匹配； ➢ 4.非特征像素之间的匹配。
9
基于特征的配准步骤
在特征匹配前，首先要从两幅图像中提取灰度变化明显的 点、线等特征形成特征集。
在两幅图像对应的特征集中利用特征匹配算法尽可能的将 存在匹配关系的特征对选择出来。
MM
S i, j (m, n) T (m, n)
P
m1 n1
MM
MM
[S i, j (m, n)]2
[T (m, n)]2
m1 n1
m1 n1
根据施瓦兹不等式，0 P 1 ，并且在 S i, j (m, n) T (m, n)
比值为常数时取极大值为1。但实际上两幅不同图像的P值
介于0和1之间，很难达到理想值。根据经验取某个阈值P0， 如果P> P0，则匹配成功； P< P0，则匹配失败。
原始影像作为金字塔影像的底层。
7
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。
3
配准方法分类
(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。
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。
(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）
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。
摄影测量学影像匹配的流程
摄影测量学影像匹配的流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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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。
第6讲-地面三维激光扫描点云与影像配准
地面三维激光雷达点云配准
点云与序列影像配准 绝对定向
设
Q = q0 + q1i + q2 j + q3 k
2
为单位四元数（i, j,k为虚数单
元），且有：q0
+ q12 + q2 2 + q32 = 1 ，则旋转矩阵可表达为：
地面三维激光雷达点云与影像配准
点云与序列影像配准 光束法平差
地面三维激光雷达点云与影像配准
点云与单张影像配准
直线线性变换参数估计
其中 ( x, y ) 是像平面坐标， ( X , Y , Z ) 是点云坐标，DLT模型中一共 有 11 个未知参数，因此需要至少 6 个以上的同名点进行参数估计。 利用间接平差，相应的误差方程和法方程为：
V = BL − W
，根据共线条件方程进行成像，得到图像的采样位置 ( x, y ) ，然后在
点云（强度显示）
强度量化
深度量化
地面三维激光雷达点云与影像配准
基于点云投影的配准方法
平行投影
平行投影是以指定的平面作为像平面 xoy ，将点云上的每一点垂直 投射到该像平面上形成图像的采样点，然后再进行图像灰度量化。平 行投影不需要内外方位元素，不受共线条件方程的限制，只需要指定 投影面和像元大小，实现较为方便。当投影面和光学图像成像片近似 平行时，根据平行投影的性质，投影图像能保持目标空间的几何关系。
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。
图像匹配与检索PPT学习教案
DST(x,y):模板与原图像对应区域的互相关；当模板t(j, k)和原图像中对应区域相匹配时取得最大值。
DT(x,y):模板的能量。
归一化互相关：将DS的影响因素引入到互相关DST
中：
J 1 K 1
t( j,k) f (x j, y k)
R(x, y) j0 k0 J 1 K 1 [ f (x j, y k)]2 j0 k0
1）针对图像边缘轮廓线进行的检
三种特征检索方法的比较
特 征
代表性方法
适合应用的图像 类型
颜 颜色直方图、颜色一致性矢量、 适 用 于 色 彩 丰 富
色 颜色相关图、颜色矩等
的图像，如风景
图像
纹 共生矩阵、Tamura纹理特征表达 适 用 于 物 体 和 背
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2.1.2 颜色相似度匹配 -直方图相交法 -欧式距离 -中心矩法 -参考颜色表法（颜色集）
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•中心矩法
颜色直方图的矩：图像中任何的颜色分布均可以用 它的矩来表示。此外，由于颜色分布信息主要集中 在低阶矩中，因此，仅采用颜色的一阶矩、二阶矩 和三阶矩就可以表达图像的颜色分布。
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2.2 基于纹理的图像检索
2.2.1 纹理特征：是一种全局特征，它也描述了图 像或图像区域所对应景物的表面性质及结构。
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2.2 基于纹理的图像检索
在模式匹配中，这种区域性的特征具有较大的 优越性，不会由于局部的偏差而无法匹配成功。
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2.2 基于纹理的图像检索
模板 21/9 2/9 2/9 2/9 0 0 3/9 0 源图像 18/9 3/9 3/9 0 0 1/9 1/9 1/9
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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；
第六章影像匹配第次课
3
❖SIFT算子主要步骤：
一 尺度空间的极值探测
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）
第六章影像匹配第次课
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。
第六章影像匹配第次课
5
1.1 尺度空间
第六章影像匹配第次课
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。
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；
2 G G G (x,y,k k ) G (x,y,)
第六章影像匹配第次课
11
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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。
第六章影像匹配第次课
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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。
尺度空间子层数与极值点重复性曲线图
第六章影像匹配第次课
18
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
第六章影像匹配第次课
2 G G G (x,y,k) G (x,y,
)
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 ,)
第六章影像匹配第次课
第六章影像匹配第次课
9
高斯卷积结果
第六章影像匹配第次课
10
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 ,)
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
高斯差分金字塔影像
高斯差分尺度空间局部极值探测
第六章影像匹配第次课
高斯差分 影像
13
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
第六章影像匹配第次课
对影像进行卷积
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。
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；
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；
……
2(S2)/S
尺度 O2（下一层）
21/ S
2(S2)/S
尺度 O1（第一层）
……
……
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
第六章影像匹配第次课
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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
《摄影测量学》第六章
第五节 特征匹配 ---SIFT算子
第六章影像匹配第次课
1
主要内容
➢SIFT算子 ➢影像匹配策略
第六章影像匹配第次课
2
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：
12
卷积
卷积
G ( x , y ,) 原I ( x D 始, ) y ( x ) 影, y , L 像( x ) , y ( , G k ( x ) , y , L k ( x , ) y , G ) ( x , y ,) I ( x , ) y ) L ( x , y , k ) L ( x
索引号( 0,1,2... S+2), S为该层尺度空间的子层 数。
第六章影像匹配第次课
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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。
第六章影像匹配第次课
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1.3 高斯差分尺度空间的生成
二维高斯函数定义如下：
G (x,y, ) 1 e(x2y2)/22 2 2
代表高斯正态分布的方差。
第六章影像匹配第次课
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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(x2y2)/22 2 2