广义立体像对匹配方法研究
测绘技术中的卫星立体像对生成方法与图像匹配原理
测绘技术中的卫星立体像对生成方法与图像匹配原理引言在测绘技术中，卫星立体像对生成方法与图像匹配原理是非常重要的。
立体像对生成方法可以实现卫星影像的三维重建，为城市规划、地质调查、环境监测等领域提供了重要的数据支持。
而图像匹配原理则是获取立体像对的关键步骤之一，可以使得卫星影像之间的对应点确定，进而实现三维模型的构建。
一、卫星立体像对生成方法卫星立体像对的生成方法主要包括几何模型和密集匹配，下面将对这两种方法进行介绍。
1. 几何模型几何模型方法是一种常用的立体像对生成方法。
其基本原理是通过对卫星影像进行几何模型化处理，确定像点之间的几何关系。
常用的几何模型包括平行视差模型、立体视差模型和立体约束模型等。
这些模型通过对卫星影像的几何参数进行估计，可以实现像对的生成。
2. 密集匹配密集匹配方法是另一种常用的立体像对生成方法。
其基本原理是通过计算机算法对卫星影像进行像素级别的匹配，确定相应像素之间的对应关系。
这种方法可以实现对整幅影像的像素匹配，进而生成立体像对。
常用的密集匹配算法包括基于相似度测度的匹配算法、基于光流的匹配算法和基于特征点的匹配算法等。
二、图像匹配原理图像匹配原理是卫星立体像对生成中的关键步骤之一。
其基本原理是通过对卫星影像进行特征提取和匹配，确定像点之间的对应关系。
下面将介绍常用的图像匹配原理。
1. 特征提取特征提取是图像匹配的第一步。
其目的是从卫星影像中提取具有鲁棒性和独特性的特征点，用于后续的匹配过程。
常用的特征点提取方法包括Harris角点检测、SIFT特征点检测和SURF特征点检测等。
2. 特征匹配特征匹配是图像匹配的核心步骤。
其目的是确定卫星影像之间的对应特征点，以建立像点之间的对应关系。
常用的特征匹配算法包括基于相似度测度的匹配算法、基于几何约束的匹配算法和基于随机抽样一致性（RANSAC）的匹配算法等。
这些算法通过计算特征点之间的距离或相似度等指标，寻找最佳的匹配点对，从而确保匹配结果的准确性。
摄影测量学第06讲 立体像对与立体模型
如何量测
30
山东科技大学测绘科学与工程学院
3.5 像对的立体观察与量测
（1）人工立体观察 立体观察是指通过观 察立体像对来获得人造立 体效应的过程。 ——单像量测 识别困难、量测精度低 ——立体观测 不仅增强了辨认像点的能 力，提高量测的精度，而 且可以提高效率。
31
山东科技大学测绘科学与工程学院
注意：同一核面上各地面点的相应像点必分别在两张像片 的相应核线上。
11
山东科技大学测绘科学与工程学院
3.4.1 立体像对的基本概念 3.4.1.3 立体模型
在保持光 束形状、恢复摄 影时外方位元素 之后，用投影器 将像片影像反投 下来，这时相应 投影光线必成对 相交在原来的地 面点上。
P1
a1
o1
问题 提出
但是，实际不可能在空中放置投影仪！
13
山东科技大学测绘科学与工程学院
3.4.1 立体像对的基本概念 3.4.1.3 立体模型
P1 a1 o1
S1
o2 a2
B
S2 '
P2 o2 P2 a2
S2
启示：保持内方 位以及相对方位不变， 其中一个投影器沿基 线移动，仍然保持成 对相交，但比例尺变 了。或者两个投影器 整体的旋转，也不影 响相似性。
基于深度学习的立体匹配算法研究
基于深度学习的立体匹配算法研究随着现代科技的不断进步，深度学习在计算机视觉领域发挥着越来越重要的作用。
其中，在立体匹配算法的研究中，深度学习的应用已经得到了广泛的认可和应用。
本文将着重探讨基于深度学习的立体匹配算法研究。
一、立体匹配算法概述立体匹配算法是指通过对两幅具有一定视角差异的图像进行比较，以获取三维立体信息的一种算法。
其中，匹配是立体重建和视觉跟踪的核心技术之一。
立体匹配算法从原理上可以分为基于局部和全局两种方法。
其中，基于局部的匹配可以快速地获得立体信息，但是对于复杂的场景表达能力有限；基于全局的匹配可以获得更好的匹配结果，但是执行效率较低。
因此，为了更好地平衡算法的效率和精度，立体匹配算法在发展中不断探索着新的方法和策略。
其中，基于深度学习的立体匹配算法的应用正成为发展的趋势。
二、基于深度学习的立体匹配算法原理基于深度学习的立体匹配算法主要使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为核心模型，通过训练得到二者视差差异下的匹配结果。
其中，CNN模型能够通过局部和全局特征学习获得场景的高维度特征，从而实现立体匹配结果的生成。
在具体实现中，基于深度学习的立体匹配算法需要针对不同的问题选择不同的模型。
例如，对于低纹理或重复纹理的场景，深度学习模型可以通过引入弱监督机制来提高算法的性能；对于复杂的场景，则需要设计多级网络结构来提高算法的表达能力。
此外，基于深度学习的立体匹配算法还需要对数据进行预处理和增强，例如对图像进行去噪、颜色平衡和几何变换等操作，从而提高算法的稳定性和鲁棒性。
三、基于深度学习的立体匹配算法应用与研究进展目前，基于深度学习的立体匹配算法已经成为立体匹配研究的热点。
其中，一些最新的研究进展已经取得了很好的效果。
例如，一些研究者使用基于深度学习的方法，大大提高了立体匹配算法的识别准确率，以及执行效率。
同时还有一些研究探索了结合多源数据的联合学习方案，从而在不同场景下对立体匹配结果进行优化和融合。
三维模型中的形状配准与匹配算法研究
三维模型中的形状配准与匹配算法研究在三维模型中，形状配准与匹配算法是非常重要的技术之一。
它可以帮助我们将不同的三维模型相互配准，以此来实现不同模型之间的比较和识别。
在本文中，我们将重点探讨三维模型中的形状配准与匹配算法的研究，并介绍一些目前主流的算法。
一、形状配准与匹配算法的用途在三维模型中，形状配准与匹配算法的主要用途是将不同模型相互对齐，以便进行比较和分析。
这项技术广泛运用于3D计算机图形学、计算机视觉、机器人和自然语言处理等领域。
在医学影像方面，形状配准与匹配技术可以用于对比不同患者的CT或MRI扫描，有助于医生更好地诊断和治疗患者。
二、形状配准与匹配算法的分类形状配准与匹配算法可以分为基于特征点的方法和基于全局形状的方法两种。
1、基于特征点的方法基于特征点的形状配准与匹配算法主要是利用模型中存在的独特的关键点，通过计算这些关键点之间的距离和方向来实现匹配。
常用的特征点包括：SIFT（尺度不变特征变换）点、SURF（快速无秩序特征）点、Harris角点等。
其中，SIFT算法是一种比较成熟的特征点匹配算法。
它能够在旋转、缩放和亮度变化等情况下，仍然能够准确地识别出相同物体中的相同特征点。
因此，SIFT算法在计算机视觉领域得到了广泛的应用。
2、基于全局形状的方法基于全局形状的形状配准与匹配算法是通过计算整个模型之间的相似性来实现匹配。
它主要利用了物体本身的形状信息，可以避免特征点数量不足的问题，但也容易受到物体姿态、噪声影响等问题。
常见的基于全局形状的匹配算法包括：熵描绘子方法、光流法、范数距离算法、最小二乘法等。
三、形状配准与匹配算法的研究进展随着计算机技术的不断进步和应用需求的不断增长，形状配准与匹配算法不断得到改进和优化。
1、稳健性和精度的提高稳健性和精度一直是形状配准与匹配算法的重要考虑因素。
为了提高匹配的质量，很多研究者开发了一些新的匹配算法，如基于超级像素的方法和基于压缩感知的方法。
3D视觉中的立体匹配算法研究与改进
3D视觉中的立体匹配算法研究与改进在3D视觉领域中，立体匹配算法是一项重要的技术，用于处理立体图像的深度信息。
立体匹配算法旨在通过对图像中的对应点进行匹配，确定它们之间的距离，从而重构场景的三维结构。
本文将对3D视觉中的立体匹配算法进行研究与改进。
一、立体匹配算法的基本原理立体匹配算法的基本原理是通过比较左右两幅立体图像的像素信息，找到它们之间的对应点，并计算出距离或深度信息。
常用的立体匹配算法包括视差法、基于特征的立体匹配、图割算法等。
视差法是最传统的立体匹配算法之一。
它通过比较左右图像中像素的灰度值差异来确定对应点的视差值，再通过一定的几何关系计算出深度信息。
视差法简单易实现，但对于纹理丰富、边缘模糊等情况下的图像匹配效果不佳。
基于特征的立体匹配算法利用图像中的特征点（如角点、边缘等）进行匹配，以获得更准确的结果。
该算法通常包括特征提取、特征匹配和深度计算等步骤。
特征点的选择和匹配精度对立体匹配结果的准确性有着重要影响。
图割算法是一种基于图论的立体匹配算法，它将立体匹配问题转化为图割问题。
通过构建能量函数，利用图割算法来计算最小代价的匹配结果。
图割算法具有较高的准确性和鲁棒性，但计算复杂度较高，不适用于实时系统。
二、立体匹配算法的常见问题在实际应用中，立体匹配算法仍然存在一些问题，限制了其性能和应用范围。
主要问题包括视差失真、运动物体处理、低纹理区域匹配等。
视差失真是指由于视角变化或透视变换等原因导致匹配误差增大。
特别是在远处或大角度情况下，视差估计会出现积累误差，使得深度信息不准确。
解决视差失真问题的方法包括视角校正、立体图像重建等。
运动物体处理是指当场景中存在运动物体时，立体匹配算法难以准确地匹配对应点。
运动物体造成图像中的对应点轻微偏移，导致匹配错误。
针对这个问题，可以采用背景建模、光流估计等方法来提高立体匹配的稳定性。
低纹理区域匹配是立体匹配中的一个挑战性问题。
在低纹理区域，图像中的对应点很少或没有，难以准确匹配。
立体像对的解析法相对定向
3
4
1
o1
o2
2
P
5 6
x ( A PA) ( A Pl )
T T
V T PV 0 n5
Qxx ( AT PA) 1
ii mi 0 Q xx
第12讲 立体像对的解析法相对定向
连续像对相对方位元素计算过程
1、读入原始数据
（x1，y1，x2，y2，f）
2、确定相对方位元素初值、计算右片方向余弦值 （ 给出基线分量 Bx =x1 - x2，φ02=ω02=κ02=By0 =Bz0 =0 ）
第12讲 立体像对的解析法相对定向
误差方程及法方程的建立
Y2 X 2Y2 Y22 vQ Bx Bx N 2 ( Z 2 ) N 2 X 2 N 2 Q Z2 Z2 Z2
量测 5 个以上的同名点可以按最 小二乘平差法求相对定向元素
V Ax l ,
X2 x2 Y R 2 y 2 2 Z2 f
第12讲 立体像对的解析法相对定向
四、单独像对相对定向元素的解算
各项乘以f/Bz1z2 令：Z1=Z2=-f
第12讲 立体像对的解析法相对定向
四、单独像对相对定向元素的解算
yt1,yt2为左右相片上像点坐标化算为相对于基 线的水平像片上的像点坐标
三、相对定向元素的解算
1、连续像对相对定向元素的解算
F F F F F F F 0
0
等式两边除以 Bx，省去二次 以上小项
第12讲 立体像对的解析法相对定向
三、相对定向元素的解算
1、连续像对相对定向元素的解算
有多余观测时的误差方程如下
如何进行高精度立体像对的制备与校正
如何进行高精度立体像对的制备与校正近年来，随着摄影测量技术的不断发展，立体像对的制备与校正成为了摄影测量领域的热门话题。
高精度立体像对的制备与校正是确保立体像对数据质量和精度的关键步骤，对于地理信息系统、三维城市建模、测量等领域非常重要。
本文将围绕这一主题，介绍如何进行高精度立体像对的制备与校正，并提出一些方法和技巧。
1. 摄影测量与立体像对的概念摄影测量是利用物理设备（如航空/航天器、无人机等）进行影像获取，并通过影像处理技术进行测量和分析的一种技术手段。
立体像对是指由两张或多张影像组成的一对或多对相互重叠的影像，可以用于三维建模、地形测量、变形监测等应用。
2. 立体像对制备的流程立体像对制备的主要流程包括影像获取、影像预处理、影像匹配、相对定向和绝对定向等步骤。
2.1 影像获取影像获取是立体像对制备的第一步，可以通过航测、遥感和无人机等方式进行。
在选择影像获取设备和方案时，需要考虑影像的分辨率、重叠度、姿态控制等因素，以保证后续处理的准确性和可靠性。
2.2 影像预处理影像预处理是为了消除影像中的噪声和失真，并提高影像的质量。
主要包括影像辐射校正、几何校正和影像增强等处理。
这些处理可以有效地提高影像的对比度和细节，减小影像之间的差异，为后续的影像匹配提供更好的条件。
2.3 影像匹配影像匹配是立体像对制备的核心任务，其目的是在立体像对中找到对应的特征点或特征区域。
常用的影像匹配方法包括区域匹配、点对匹配和线对匹配等。
在影像匹配过程中，需要考虑影像的几何变换关系、影像的重叠度、特征点的稳定性等因素，以获得更好的匹配结果。
2.4 相对定向相对定向是通过测量和计算每个影像对之间的几何关系，确定它们的相对位置和方向。
主要包括影像坐标系统的建立、摄影基线的测量和相对定向参数的计算等。
相对定向是立体像对制备的重要环节，可以为后续的绝对定向和二三维坐标计算提供基础。
2.5 绝对定向绝对定向是通过与地面控制点或模型点的对应关系，确定立体像对的绝对位置和方向。
双目立体相机中实时匹配算法的FPGA实现
双目立体相机中实时匹配算法的FPGA实现单洁;唐垚;姜晖【摘要】在双目立体相机中,利用图像处理计算场景深度信息是一项关键技术.通过研究立体视觉图像匹配原理,提出一种基于FPGA的立体图像实时匹配算法的实现方法.该算法以Census变换为基础借助于像素在邻域中灰度相对值的排序进行相似度比较,来实现区域立体匹配;在左右一致性约束下采用多窗口相关匹配方法改善深度不连续图像的匹配质量,提高匹配准确度.利用FPGA流水线和并行处理技术实现了双目立体相机的实时图像匹配.结果表明,该图像匹配结构具有较高的吞吐率和处理速度,可以工作在97.3MHz频率下实现1024×1024灰度图像30f/s的实时处理.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2013(043)012【总页数】5页(P1406-1410)【关键词】双目立体相机;实时图像匹配;多窗口相关匹配;FPGA【作者】单洁;唐垚;姜晖【作者单位】西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TN911.731 引言随着机器视觉的发展，立体视觉系统得到越来越广泛的应用［1－2］。
双目立体相机采用两台相机，模拟人眼成像原理，先通过寻找两个相机中图像对应点的光学，得到各个点处的视差，再根据视差信息和相机的投影模型恢复出原始景物的深度信息。
所以，在通过立体相机计算场景信息的深度过程中，图像获取、相机标定、图像匹配和三维重建成为了关键技术。
根据匹配基元的不同，图像匹配可分为区域匹配［1－2］、特征匹配［1］和相位匹配［2－4］。
其中，区域匹配以区域相似度为匹配基元，基本原理是在基准图上选取一个模板窗口，在配准图上选取同样大小的一组窗口，再将这些窗口与基准图中的模板窗口进行相似度比较，找出与模板窗口最相似的窗口，那么该窗口的中心点就是模板窗口中心点的匹配点，两点的横坐标差即为视差［1］。
立体匹配算法指标
立体匹配算法指标立体匹配算法是一种用于计算机视觉中的重要技术，它可以通过分析图像中的特征点和深度信息来实现图像的立体重建和三维场景的恢复。
在立体匹配算法中，评价算法的指标是十分重要的，可以用来衡量算法的准确性、鲁棒性和效率等方面。
本文将介绍几个常用的立体匹配算法指标，并对其进行详细的解释和分析。
一、视差误差视差误差是衡量立体匹配算法准确性的重要指标之一。
视差是指左右图像中对应像素点之间的水平偏移量，视差误差则是算法计算得到的视差值与真实值之间的差异。
视差误差可以通过计算平均绝对误差（MAE）或均方根误差（RMSE）得到，较小的视差误差代表算法的准确性较高。
二、匹配正确率匹配正确率是衡量立体匹配算法鲁棒性的指标之一。
它表示算法成功找到了正确的匹配点的比例。
匹配正确率可以通过计算正确匹配点的数量与总匹配点数的比值得到，较高的匹配正确率代表算法对噪声和变化较鲁棒。
三、计算时间计算时间是衡量立体匹配算法效率的指标之一。
立体匹配算法需要对图像进行特征提取、匹配计算等复杂操作，因此算法的计算时间直接影响到实时性和实用性。
通常使用算法的平均运行时间或计算复杂度来评估算法的计算效率，较短的计算时间代表算法的效率较高。
四、稠密度稠密度是衡量立体匹配算法完整性的指标之一。
它表示算法成功计算出的视差值的比例。
立体匹配算法的目标是计算图像中所有像素点的视差值，较高的稠密度代表算法对整个图像的处理能力较强。
五、误匹配率误匹配率是衡量立体匹配算法鲁棒性的指标之一。
它表示算法错误匹配的点的比例。
误匹配率可以通过计算错误匹配点的数量与总匹配点数的比值得到，较低的误匹配率代表算法对噪声和变化较鲁棒。
六、可扩展性可扩展性是衡量立体匹配算法适应性的指标之一。
它表示算法在处理不同场景和不同图像时的表现能力。
立体匹配算法需要具备一定的适应性，能够处理复杂场景、光照变化、纹理缺乏等情况，并保持较好的准确性和鲁棒性。
七、内存占用内存占用是衡量立体匹配算法资源消耗的指标之一。
立体像对的获取与处理技术及实践方法
立体像对的获取与处理技术及实践方法概述：立体像对是指从不同视点或不同时间拍摄的两幅或多幅图像中提取出的具有像素级对应关系的图像。
立体像对的获取和处理技术是计算机视觉中的一个重要研究方向，广泛应用于计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实等领域。
本文将深入探讨立体像对的获取和处理技术，以及相应的实践方法。
一、立体像对的获取技术1. 立体成像系统立体成像系统是获取立体像对的关键。
根据不同的应用场景和需求，可采用不同类型的立体成像系统，如双目摄像头、多目摄像头、扫描仪等。
其中，双目摄像头是应用最广泛的立体成像系统之一。
通过两个相互平行且距离相近的摄像头同时拍摄同一场景，可以获取到两幅具有视差信息的图像。
此外，还可以利用多目摄像头实现更高精度的立体成像，通过多个视点的观察，可以更准确地还原场景的深度信息。
2. 结构光投射结构光投射技术是另一种获取立体像对的重要方法。
该技术利用投射一组由红、绿、蓝光组成的结构光条纹到场景上，通过计算光条纹的形变，可以得到场景表面的深度信息。
结构光投射技术常用于三维形状重建、人脸识别等领域。
目前，市面上已经有了许多商用的结构光投射设备，如Kinect、iPhone TrueDepth相机等。
3. 图像处理技术除了专门的立体成像系统，还可以利用图像处理技术获得立体像对。
通过在不同时间拍摄同一场景的图像，并进行图像配准、图像校正等处理，可以得到立体像对。
这种方法常用于制作动态视图、三维模型等应用。
二、立体像对的处理技术1. 视差计算立体像对中最关键的一步是视差计算。
视差是指不同视点下同一像素的偏移量，通过计算像素之间的视差，可以得到场景的深度信息。
视差计算是立体视觉中的经典问题之一，有多种方法可以实现，如区域匹配、特征点匹配等。
区域匹配方法是指通过寻找图像中相似区域进行匹配来计算视差。
常用的区域匹配方法包括窗口相关、灰度匹配等。
特征点匹配方法是指通过提取图像中的特征点，并通过匹配这些特征点来计算视差。
立体匹配十大概念综述
立体匹配十大概念综述一、概念立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。
立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。
二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为：A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。
缺点：受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大；像素点约束窗口的大小与形状选择比较困难，选择过大，在深度不连续处，视差图中会出现过度平滑现象；选择过小，对像素点的约束比较少，图像信息没有得到充分利用，容易产生误匹配。
）B、基于特征的立体匹配算法（可获得稀疏的视差图，经差值估计可获得稠密视差图。
可提取点、线、面等局部特征，也可提取多边形和图像结构等全局特征。
缺点：特征提取易受遮挡、光线、重复纹理等影响较大；差值估计计算量大）C、基于相位立体匹配算法（假定在图像对应点中，其频率范围内，其局部相位是相等的，在频率范围内进行视差估计）2）依据采用最优化理论方法的不同，立体匹配算法可以分为：A、局部的立体匹配算法B、全局的立体匹配算法三、匹配基元（match primitive）目前匹配算法中所采用的匹配基元可以分成两大类：1）在所有图象像素点上抽取量测描述子A、像素灰度值（最简单、直接，但必须在同一光照条件下获得）B、局部区域灰度函数（主要是利用求得在各种大小不同窗口中灰度分布的导数信息，描述像素点周围的结构矢量。
）C、卷积图象符号（利用各种大小算子与图象进行卷积，用灰度梯度局部极大值或极小值作为特征信息，描述整个图像）2）图像特征A、过零点B、边缘（由于边缘是图像特征位置的标志，对灰度值的变化不敏感，边缘是图像匹配的重要特征和描述子）C、角点（虽然其没有明确的数学定义，但大家普遍认为角点，即二维图像亮度变化剧烈的点或边缘曲线上曲率极值点）四、区域匹配算法基本原理是给定在一幅图像上的某一点，选取该像素点邻域内的一个子窗口，在另一幅图像中的一个区域内，根据某种相似性判断依据，寻找与子窗口图像最为相似的子图，而其匹配的子图中对应的像素点就为该像素的匹配点。
【国家自然科学基金】_立体像对_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140802
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
科研热词 三维重建 长度 遥感 计算机视觉 计算机应用 视差计算 线阵列影像 纹理单一 立体量测 立体匹配 立体像对 相对精度 核线几何模型 有理函数模型 明长城 投影轨迹法 广义立体像对 基于区域的匹配 可靠性 全视角立体成像 全视角图像 rpc模型
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
科研热词 精度 立体定位 快鸟影像 高分辨率卫星遥感影像 重采样 遥感定量解译 近似核线排列 近似核线 结构光 线阵卫星影像 立体视觉传感器 立体像对 稠密匹配 目标定位 白车身 白刺(nitraria tangutorum) 核线模型 构造交汇 松弛法匹配 有理多项式系数 有理函数模型 数字表面模型(dsm) 投影基准面 影像匹配 广义成像模型 带几何约束条件的相关系数法匹配 对称对极点距离法(sed法) 密集影像匹配 多影像匹配 后方交会 可修复 卫星立体像对 南天山秋里塔格构造带 区域传播 前方交会 仿射变换 严格几何模型 上下视差 三维重建 三线阵ccd立体相机 virtuozo sift算法 rpc igs数字测图 dem "嫦娥"卫星
推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
计算机视觉教程(第3版)广义匹配
●章毓晋
1
第13章 广义匹配
从视觉的角度看，“视”应该是有目的的 “视”，即要根据一定的知识（包括对目标的描述） 借助图像去场景中寻找符合要求的目标；“觉”应 该是带识别的“觉”，即要从输入图像中抽取目标 的特性，再与已有的目标模型进行匹配，从而达到 识别景物、理解场景含义的目的
（下载更新的讲稿和教程修改表）
31
谢谢观看，祝学习进步！
32
CT 表 示 模 板 和 待 匹 配 结 构 之间的不相似性 CS表示待匹配结构和目标 部件之间的不相似性 CM表示对遗漏部件的惩罚
8
字符串 (1) S aA（起始符号可用元素a和变量A来替换） (2) A bS（变量A可用元素b和起始符号S来替换） (3) A b （变量A可以用单个元素b来替换）
4
豪斯道夫距离 对噪声点或点集的外野点（outline）很敏感 采用统计平均的概念，用平均值代替最大值，称为
改进的豪斯道夫距离（MHD）
5
豪斯道夫距离 MHD具有对噪声和点集的外野点不敏感的优点，
但对点在点集中的分布还不敏感
6
豪斯道夫距离
用标 准方 差改 进的 豪斯 道夫 距离
7
结构匹配量度 “模板和弹簧”
9
字符串匹配 借助字符串匹配来匹配两个目标区域的轮廓 用M 表示两字符串间已匹配的总次数，则未匹配
字符的个数为
A和B之间一个简单的匹配量度为
10
字符串匹配应用 匹配两个视频片段序列V1和V2 两个序列的长度相同，即L1 = L2
两个序列的长度不同，考虑如何选取匹配时间起点， 移动时间起点 t
11
R2代表上下关系 R2 = [(1, 2) (1, 3) (1, 4)]
立体匹配开题报告
立体匹配开题报告立体匹配开题报告一、研究背景立体匹配是计算机视觉领域中一个重要的问题，其目标是根据两个或多个图像的内容，确定它们之间的对应关系。
立体匹配在三维重建、物体识别、视觉导航等领域有着广泛的应用。
然而，由于图像中存在的噪声、遮挡、光照变化等因素，立体匹配问题并不容易解决。
因此，本研究旨在探索一种能够有效解决立体匹配问题的方法。
二、研究目标本研究的目标是设计一种基于深度学习的立体匹配算法，通过学习图像的特征表示，实现高精度的立体匹配。
具体来说，我们将通过以下几个方面来达到目标：1. 提出一种新颖的深度学习模型，能够自动学习图像的特征表示，并将其应用于立体匹配问题中。
2. 通过大规模数据集的训练，提高算法的泛化能力，使其能够适应不同场景下的立体匹配任务。
3. 结合传统的计算机视觉方法，如特征点提取和匹配，以进一步提高算法的性能。
三、研究方法本研究将采用以下方法来解决立体匹配问题：1. 数据集构建：我们将收集大量的立体图像对，并手动标注其对应关系作为训练数据。
同时，我们还将考虑引入合成数据，以增加数据的多样性。
2. 深度学习模型设计：我们将设计一个深度卷积神经网络（CNN）来学习图像的特征表示。
该模型将包括多个卷积层和全连接层，以提取图像的高级特征。
3. 网络训练：我们将使用标注好的立体图像对进行网络的训练，并通过反向传播算法来优化网络参数。
同时，我们还将采用数据增强技术，如随机裁剪和旋转，以增加训练数据的多样性。
4. 立体匹配算法：在网络训练完成后，我们将使用学习到的特征表示来进行立体匹配。
具体来说，我们将采用特征点提取和匹配的方法，结合深度学习模型的输出，来确定图像之间的对应关系。
四、研究意义本研究的意义主要体现在以下几个方面：1. 提高立体匹配的准确性：通过引入深度学习模型，我们能够学习到更具有判别性的特征表示，从而提高立体匹配的准确性。
2. 增强算法的鲁棒性：通过大规模数据集的训练，我们的算法能够适应不同场景下的立体匹配任务，具有更好的鲁棒性。
如何进行航空照片的立体像对与校正
如何进行航空照片的立体像对与校正航空照片的立体像对与校正航空照片是通过航空器进行拍摄的照片，它具有广阔的视野和高分辨率的特点，广泛应用于地理测绘、城市规划等领域。
然而，由于飞机飞行高度的变化和地面地形的复杂性，航空照片存在一定的立体像对与校正问题。
这就需要我们采取合适的方法进行处理，以获得准确的立体像对和校正结果。
一、立体像对的方法立体像对是指将不同角度或时间点拍摄的相邻航空照片进行匹配和配准，以获得地面特征的三维信息。
常用的立体像对方法有几何立体像对和数字立体像对。
几何立体像对是基于几何原理进行的像对方法。
通过确定照片上的同名点，并根据几何关系计算出像对元素之间的相对位置和角度，进而进行立体像对和校正。
这种方法需要结合地面控制点进行辅助定位，以提高像对的精度和可靠性。
数字立体像对利用计算机视觉和数字图像处理技术，通过自动匹配图像中的特征点或纹理，实现立体像对和校正。
它不需要地面控制点的支持，能够快速且准确地实现大规模图像的立体像对，适用于实际应用中的航空照片处理。
二、立体像对的流程立体像对的处理流程分为预处理、特征提取、匹配和校正四个步骤。
预处理是指对航空照片进行图像增强和去噪等处理，以提高特征提取和匹配的效果。
常用的预处理方法包括直方图均衡化、小波变换和滤波器等。
特征提取是利用图像处理算法，从照片中提取出具有辨识度和重复性的特征点或纹理。
常用的特征提取算法有SIFT、SURF和ORB等。
匹配是通过计算特征点之间的相似度，将同一地物在不同照片中的特征点进行匹配和配准。
常用的匹配方法有基于关键点的特征匹配和基于图像金字塔的区域匹配等。
校正是指利用立体像对的结果，对航空照片进行几何校正，使其能够准确反映地面特征的位置和形态。
校正方法包括投影变换、立体测量和数字表面模型等。
三、校正的效果评价校正的效果评价是判断立体像对结果的准确性和精度的重要环节，它能直接影响后续的应用和研究。
常用的校正评价方法有光束法平差和校正验证等。
图像匹配方法研究综述
图像匹配方法研究综述一、本文概述图像匹配，作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容，旨在从大量的图像数据库中寻找与给定查询图像相似或相同的图像。
随着数字图像数据的爆炸性增长，图像匹配技术在许多实际应用中，如目标识别、遥感图像处理、人脸识别、图像检索、视频监控、医学图像分析等领域，都发挥了关键的作用。
然而，由于图像匹配涉及的问题复杂多样，包括光照变化、尺度变化、旋转、遮挡、噪声干扰等因素，使得图像匹配成为一个具有挑战性的研究课题。
本文旨在全面综述图像匹配方法的研究现状和发展趋势。
我们将对图像匹配问题进行明确的定义和分类，阐述其在实际应用中的重要性。
然后，我们将详细介绍传统的图像匹配方法，如基于特征的方法、基于区域的方法、基于变换的方法等，并分析其优缺点和适用场景。
接下来，我们将重点介绍近年来兴起的深度学习方法在图像匹配中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、孪生网络、注意力机制等，并探讨其与传统方法的比较和优势。
我们还将对图像匹配的评价指标和常用数据集进行介绍，以便读者对各类方法的性能有更加直观的了解。
我们将对图像匹配方法的未来发展趋势进行展望，以期为相关研究人员提供有益的参考和启示。
通过本文的综述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的图像匹配方法的知识体系，促进该领域的研究进展和应用发展。
二、图像匹配方法分类图像匹配作为计算机视觉和图像处理领域的重要研究内容，其目标是在不同视角、光照、尺度或形变等情况下，找到两幅或多幅图像之间的相似性或关联性。
根据算法的不同特点和应用场景，图像匹配方法大致可以分为以下几类。
基于特征的方法：这类方法首先提取图像中的关键特征，如角点、边缘、斑点等，然后对这些特征进行描述和编码，最后通过特征之间的相似性度量来实现图像匹配。
常见的特征提取算法有SIFT、SURF、ORB等，它们能够在一定程度上应对光照、尺度和旋转等变化。
基于特征的方法通常具有较高的准确性和鲁棒性，但计算复杂度较高，实时性较差。
立体匹配技术浅析
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于全局约束算法
基于全局约束算法利用对应扫描线或整个图像数据信息进行计算,着重解决 图像中不确定区域的匹配问题,能到达全局最优解. 全局最优算法的本质是将 对应点的匹配问题转化为寻找某一能量函数的全局最优问题,通常跳过代价 聚合步骤,直接计算视差值. 这类算法的核心环节包括:1) 能量函数构造方 法;2) 能量函数优化求解策略. 4) 其他全局算法：A协作算法的灵感源于人类视觉计算模型,其所用的非线 性迭代操作在整体行为上类似于全局算法.B非线性扩散算法的研究热点集 中在提高遮挡问题的处理性能上.C置信度传播算法，此算法能得到全局算 法的精度和局部算法的效率.
立体视觉的基本原理
立体视觉系统的组成
(5)深度确定
根据立体匹配的结果，计算出图像对应点的视差值，然 后根据视差值得到图像的深度信息。
(6)三维重建
立体视觉的最终目的是为了恢复景物可视表面的完整信 息 ，即三维重建。
立体匹配算法简介
立体匹配
立体匹配一直是三维场景结构信息获取的研究热 点之一,其基本原理是从两个视点观察同一景物以 获取立体像对,匹配出相应像点,从而计算出视差 并获得三维信息. 20 世纪80 年代,美国麻省理工 学院的Marr 提出了一种视觉计算理论并应用在双 目匹配上,使两张有视差的平面图产生具有深度的 立体图形,从而奠定了立体视觉发展的理论基础。
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于局部约束算法
基于局部约束算法利用兴趣点周围的局部信息进行计算,涉及信息量较少,相 应的计算复杂度较低, 但其对噪声较敏感,对无纹理区域、视差不连续区域和 遮挡区域匹配效果不理想。 3) 相位匹配算法：基于傅立叶平移定理的相位匹配算法的本质，是对带通 滤波后的时/ 空2频域定位性的基元信号相位信息进行处理而得到像对间的 视差。究其本质,相位匹配就是寻找局部相位相等的对应点。
立体像对的生成与处理方法
立体像对的生成与处理方法立体像对生成与处理方法立体像对（Stereo Pairs）是一对由不同角度拍摄的相片，形成立体立体视觉效果。
立体像对提供了一种真实感和深度感的观察方式，广泛应用于地理测绘、计算机图形学、医学影像学等领域。
本文将探讨立体像对的生成与处理方法，旨在帮助读者更好地理解和应用这一技术。
立体像对的生成方法有多种，其中最常用的是分别拍摄不同角度的相片。
在进行相片拍摄时，我们需要选择一个固定的拍摄点，然后在不同角度和位置进行拍摄。
这样做的目的是为了模拟人眼的视觉效果，通过两个相机分别捕捉到左右眼的视角，进而生成立体立体图像。
在进行相片处理之前，我们首先需要进行图像校正。
图像校正的目的是消除由于不同角度拍摄而产生的畸变。
常用的校正方法包括通过标定板或者对称物体进行相机标定，然后通过计算和几何变换将图像进行矫正。
校正后的图像可以更准确地反映实际场景，并提供更好的立体立体视觉效果。
接下来，我们需要进行图像匹配。
图像匹配的目的是找到两个图像中对应像素点之间的关系，以便进行立体像对的生成。
常用的匹配方法包括基于特征点的匹配和基于区域的匹配。
特征点匹配是通过检测两个图像中的关键点，并通过计算特征描述子的相似度来匹配对应点。
而区域匹配则是将图像划分为不同的区域，并计算相邻区域之间的相似度，从而找到对应像素点。
图像匹配过程中需要考虑光照、遮挡等因素对匹配的影响，以保证匹配精度和准确性。
完成图像匹配后，我们可以开始进行深度图生成。
深度图是根据图像匹配结果计算出来的，用于表示每个像素点到图像平面的距离。
常用的深度图生成方法有三角测量法和基于视差的方法。
三角测量法是通过相机的参数和对应像素点之间的几何关系，计算出每个像素点到相机的距离。
而基于视差的方法是通过计算左右图像之间的视差，通过视差和其他参数之间的关系计算深度值。
深度图的生成是立体像对处理的重要步骤，它能够提供场景的真实感和深度感。
最后，我们需要进行立体像对的显示和应用。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中实现三维重建的重要手段之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉的核心技术，对于三维重建的精度和效率具有至关重要的作用。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，分析其原理、优缺点及改进方法，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而得到场景的三维信息。
其中，相机标定、图像获取、特征提取等是双目立体视觉技术的重要环节。
三、立体匹配算法概述立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的核心问题。
其基本思想是在两个相机获取的图像中，寻找对应的特征点或像素点，从而计算出视差图。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
四、常见立体匹配算法分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素点或区域之间的相似性来匹配对应的点。
其优点是简单易行，但容易受到光照、遮挡等因素的影响，导致匹配精度不高。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法先提取图像中的特征点或特征线等，然后根据特征之间的相似性进行匹配。
其优点是能够适应复杂的场景和光照变化，但特征提取的准确性和鲁棒性对匹配结果具有重要影响。
3. 基于相位的匹配算法：该类算法利用相位信息进行匹配，能够得到较为精确的视差图。
但其计算复杂度较高，对噪声和畸变较为敏感。
五、立体匹配算法的改进方法针对上述立体匹配算法的优缺点，本文提出以下改进方法：1. 引入多尺度信息：结合不同尺度的信息，提高匹配算法对不同场景的适应能力。
2. 融合多特征信息：将颜色、纹理、边缘等多种特征进行融合，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
3. 利用深度学习技术：通过训练深度神经网络模型，提高特征提取和匹配的精度和效率。
4. 优化视差图优化算法：通过优化视差图的计算过程，提高视差图的精度和连续性。
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广义立体像对匹配方法研究
王赫１徐克红２王永富１
沈阳金土科技有限公司，辽宁沈阳１１００３２辽宁省国土资源厅信息中心，辽宁沈阳１１００３２
摘要：遥感影像匹配是遥感技术中的热点和难点问题，是三维重建、导航、模式识别、ＤＥＭ自动提取等工作的基础。
传统的匹配方法通常是针对同源数据的，文中研究基于广义立体像对的匹配方法，设计并实现了基于小波变换的特征匹配和灰度匹配相结合的匹配方法，并结合现有的遥感数据，人工选取４０对同名控制点对匹配点的精度进行检验，实验结果表明该算法具有较快的运行速度和较好的匹配精度。
广义立体像对；特征匹配；金字塔分层；角点；小波
Ｐ２３７Ａ１００６－７９４９（２０１１）０４－００２６－０５
Ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｓｔｅｒｅｏｐａｉｒ
ＷＡＮＧ ＨｅＸＵ Ｋｅ－ｈｏｎｇＷＡＮＧ Ｙｏｎｇ－ｆｕ
２０１０－０４－１３
王赫（１９８２－），男，硕士研究生．
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