数字影像匹配方法
影像匹配的基本算法共35页
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
N
Sx1y1x2y2 xNyN xiyi
i 1
当N=2时，
Sx1y1x2y2 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”
差平方和（差矢量模）
S2(p,q)[g(x,y)g(xp,yq)]2dxd
(x,y) D
mn
S2(c,r)
(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
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。
离散灰度数据对相关函数的估计公式为
mn
R(c,r)
gi,j gir,jc
i1 j1
若
i1
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
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 )d ]} x
摄影测量学 影像匹配
vv min
仅仅认为影像灰度只存在偶然误差
n1 g1 ( x, y ) n2 g2 ( x, y )
v g1 ( x, y ) g2 ( x, y )
Photogrammetry,2004
Photogrammetry & Remote Sensing-----Surveying & Mapping Engineering
利用影像匹配获得的同名点进行相对定向
Photogrammetry & Remote Sensing-----Surveying & Mapping Engineering
主要内容：
相关系数匹配的基本原理
核线几何关系解析
最小二乘法影像匹配的原理
单点最小二乘法影像匹配 最小二乘法影像匹配精度
Photogrammetry,2004
Photogrammetry & Remote Sensing-----Surveying & Mapping Engineering
最小二乘影像匹配的数学模型
“灰度差的平方和最小”
S 2 X Y ( x1 y1 ) 2 ( x 2 y 2 ) 2 .... ( x N y N ) 2 min
同时解决“多点”影像匹配或“多片”
影像匹配
引入“粗差检测”，从而大大地提
高影像匹配的可靠性
Photogrammetry,2004
Photogrammetry & Remote Sensing-----Surveying & Mapping Engineering
1、最小二乘影像匹配原理
影像灰度的系统变形：产生影像灰度分布之间的差异。
摄影考试重点题目与答案
名词解释1。
摄影测量学:利用光学摄影机摄影的像片，研究和确定被摄物体的形状、大小、位置、性质和相互关系的一门科学技术2。
像点位移:当地面起伏、像片倾斜时,地面点在像片上的构像相对理想情况时产生的位置差异。
3．摄影比例尺：摄影像片当作水像片，地面取平均高程时，这时像片上的一段的水平距L 之比为摄影比例尺.4。
数字影像相关：利用计算机对数字影像进行数字计算的方式完成影像的相关，识别出两幅（或多幅）影像的同名像点。
5．解析空中三角测量：以像点坐标为依据，采用一定的数学模型，用少量控制点作为平差条件，解求加密点物方坐标的理论方法或作业过程。
6．摄影基线：相邻两摄站点之间的连线7．航线弯曲度：偏离航线两端像片主点间的直线最远的像主点到该直线的距离与该直线距离之比。
8．立体像对：在航空摄影时，同一条航线相邻摄站拍摄的两张像片具有60％左右的重叠度，这两张像片成为立体像对。
9．相对定向：确定一个立体像对中两张像片相对位置的参数10。
绝对定向：确定相对定向所建立的几何模型的比例尺和模型空间方位。
11。
中心投影:投影光线相互平行的投影12.影像内定向：将仪器坐标系中的像点坐标转换为像平面坐标系中坐标的过程13.摄影基线：航线方向相邻两个摄影站点间的空间距离14。
航向重叠：同一条航线上相邻两张像片的重叠度15。
像片的外方位元素：确定摄影瞬间像片在空间坐标系中位置和姿态的参数。
或称为表示摄影中心和像片在地面坐标系中的位置和姿态的参数.16。
内方位元素：确定投影中心(物镜后节点)相对于像平面位置关系的参数17。
核线相关:沿核线寻找同名像点18.DEM：数字地形模型中地形属性为高程时称为数字高程模型19。
影像数字化:将透明正片或负片放在影像数字化器上，把像片上像点的灰度值用数字形式记录下来，此过程为影像数字化20。
模型绝对定向：用已知的地面控制点求解相对定向所建立的几何模型的比例尺和模型空间方位元素21。
同名核线：同一核面与左右影像相交形成的两条核线，其中核面指物方点与摄影基线所确定的平面22.同名像点：同一地面点发出的两条光线经左右摄影中心在左右像片上构成的像点称为同名像点。
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。
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 )
一种适用于近景数码影像的概率松弛匹配方法
是 同名地物在立体像对左右两影像 中变形大 ， 其中
包 括影 像 断 裂 、 遮 蔽 以及 影 像 的 形 状 变 化 和 位 移 等； 三是 摄 影 比例 尺 相 对 较 大 ， 可 能 出现 影 像 纹 理 单 一或 者 一 定 影 像 区 域 灰 度 变 化 微 小 的 情 况 ］ 。
基于这些特殊性 ， 如果用传统的基于格 网点 的概率
松 弛法 对近 景数 码 影 像进 行 匹配 ， 在 初 始 点 匹 配 过
程 中极 易 因连续 失 配 或错 误 匹配 而 导 致 匹 配 中 断 ， 此 时 即使 重 新设 置 匹 配 引 导 点 也 将 在 很 大 程 度 上 影 响匹 配 的效率 ； 如 果 考 虑 用 提取 影 像 特 征 点 的方 法来 实 现初 始点 匹 配 过程 ， 可 以 克服 影 像 变 形 带来
第１ ３卷
第 ７期 ２ ０ １ ３年 ３月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ １ ． １ ３ Ｎｏ ． ７ Ｍａ ｒ ．２ ０ １ ３
１ ６ ７ １ —１ ８ １ ５ ｆ ２ ０ １ ３ ） ０ ７ — １ ７ １ ３ — ０ ５
Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
。
科
学
技
术
与
工
程
１ ３卷
左影像
右影像
１
Ｂ ｙ Ｂ ｚ Ｉ
金字塔影像生成 ｌ
ｌ 金 字塔影像生成
ｌ
） ，
一 ｆ ｌ ＝ ０ ｌ
10 第五章数字摄影测量(2)
g2(xi)
Xi
搜索窗
Xi -X0
目标窗
可有： 可有：
∆g ( xi ) = g 2 ( xi ) − g 1 ( xi ) = g1 ( xi − x0 ) − g1 ( xi ) + n 2 ( x i ) − n1 ( x i ) g1 ( xi − x0 ) = g1 ( xi ) − (
2
σ gg' = σ gg =
1 n
2
∑∑(g
i =1 j =1 n n
n
n
ij
′ − g)(gij − g′)
1 n
2
∑ ∑
i=1
n
n
∑∑
i=1 j =1 n n
(g − g)2
ij
g
n
ij
j =1
1 n
2
∑ ∑
i =1
n
g i′ ,
σ g'g' =
j
1 n
2
∑∑
i=1 j =1
′ (gij − g′)2
.
.
5.4 同名核线与核线匹配
一、 二、 三、 四、 核线及性质 相对水平像对同名核线获取 核线重采样 核线匹配
cj
一、 核线及性质
1、核线定义 、 2、核线性质 、
cj
倾斜影像
水平影像
左核 线
cj
S1
a
1
S2 核 面
A′ A
x(p) a2′ a
2
右核 线
a2〞
左右视 差
y(q) 地表
二、相对水平像对同名核线获取
x = − f d1xt + d 2 d 3xt + 1 e1 x t + e 2 y = − f e3 xt + 1
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)。
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。
测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法
测绘技术中的遥感图像纠正和融合方法遥感图像的纠正和融合是测绘技术中的重要研究方向，具有广泛的应用价值。
本文将从遥感图像纠正和融合两个方面进行探讨，并介绍一些常见的方法和技术。
一、遥感图像的纠正方法1. 几何纠正几何纠正是指对遥感图像进行几何校正，使其与地理坐标系统相匹配。
常见的几何纠正方法包括地面控制点法和数字影像匹配法。
地面控制点法通过在图像上选择地物特征点，并与地面真实位置相对应，根据图像上的点与地面真值的差异进行几何变换，从而实现图像的几何纠正。
数字影像匹配法则是通过提取图像上的特征点，并与实际地面上的同名特征点进行匹配，然后根据匹配结果进行几何变换。
2. 辐射纠正辐射纠正是指对遥感图像进行辐射校正，消除光学、大气等因素对图像亮度和对比度的影响，使得图像能够真实反映地物的辐射特性。
常见的辐射纠正方法包括大气校正和辐射定标。
大气校正是通过模拟大气传输过程，根据测量的气象数据和大气传输模型，估算和减去大气散射和吸收对遥感图像的影响。
辐射定标则是通过将图像上的数字值转换为辐射度或反射率，以实现不同时间、不同传感器之间的数据比较和分析。
二、遥感图像的融合方法遥感图像融合是指将多个传感器获取的多源数据融合到一个整体图像中，以提供更全面、更准确的地物信息。
常见的遥感图像融合方法包括像素级融合和特征级融合。
1. 像素级融合像素级融合是通过将不同传感器获取的图像像素进行组合，生成具有更高分辨率、更丰富信息的图像。
常用的像素级融合方法包括加权平均法、主成分分析法和小波变换法。
加权平均法将不同传感器的图像按一定权重加权平均，得到融合后的图像。
主成分分析法是利用主成分分析对不同传感器的图像进行降维处理，然后通过反变换重构融合图像。
小波变换法则是利用小波变换对不同传感器的图像进行多尺度分解和重构，得到融合图像。
2. 特征级融合特征级融合是利用不同传感器获取的图像中的特征信息进行融合，提取和组合更全面、更准确的地物特征。
第五章数字影像匹配基础
T
0
x(t ) x(t
)dt
lim 1
T
x(t)x(t )dt R( )
T T
0
二．影像相关原理
自相关函数主要性质2：
自相关函数在τ=0处取得最大值
a2 b2 2ab
x(t)x(t) x(t )x(t ) 2x(t)x(t )
均值
lim Rxy( )
1
T
x(t) y(t )dt
T T
0
估计值
Rˆxy( ) 1 T x(t) y(t )dt
T0
二．影像相关原理
当x(t)=y(t)时
自相关函数
Rxx( ) x(t) x(t )dt
均值
估计值
lim Rxx( )
T T
0
T
二．影像相关原理
自相关函数主要性质1：
令t t ,则
R( ) lim 1
T
x(t)x(t )dt
T T
0
lim 1
T
x(t )x(t)dt
T T
lim
T
1 T
0
x(t)x(t )dt
三．影像相关的谱分析
分频道相关（多级相关）
分频道可采用两像元平均、三像元平均、 四像元平均等等分若干频道的方法
1234
1
2
1
5678
3
4
2
9 10 11 12
5
6
3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1
2
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。
影像匹配技术简介
影像匹配技术简介随着数字摄影技术的发展，影像处理、分析和识别变得越来越重要。
影像匹配技术是其中一种关键技术，被广泛应用于许多领域，包括计算机视觉、图像识别、三维建模等。
本文将简要介绍影像匹配技术的基本原理和它在各个领域中的应用。
影像匹配是指在不同影像之间寻找相对应点的过程。
这些相对应点可以用于建立影像间的对应关系，实现图像在空间和时间上的匹配。
影像匹配的基本原理是通过比较两个或多个影像的特征点来找出其之间的对应关系。
这些特征点可以是图像上的明显特征，如角点、边缘等，也可以是通过算法提取出来的特征描述子，如SIFT、SURF等。
在计算机视觉领域，影像匹配技术广泛应用于目标检测、目标跟踪和目标识别等任务中。
通过匹配目标在不同图像中的位置，可以实现对目标的准确追踪和识别。
影像匹配技术也可以用于图像拼接和全景图生成。
通过匹配不同视角或位置下的图像，可以实现将多个图像拼接成一个更大的图像，从而获得更全面的场景信息。
在地理信息系统（GIS）领域，影像匹配技术被广泛应用于遥感图像的配准和变化检测。
通过匹配同一地区不同时间拍摄的遥感图像，可以实现对地表变化的监测和分析。
影像匹配技术也可以用于三维建模和导航系统中。
通过匹配带有位置信息的图像，可以实现对目标或场景的精确定位和导航。
在医学影像领域，影像匹配技术被广泛应用于医学图像的配准和匹配。
通过匹配不同视角或不同时间获取的医学图像，可以实现对病变的精确识别和定位。
影像匹配技术还可以用于医学图像的检索和分析。
通过匹配已有的医学图像数据库，可以实现对疾病的诊断和治疗的辅助。
在娱乐和媒体产业中，影像匹配技术也有广泛的应用。
例如，通过匹配不同角度或不同时间的影片帧，可以实现特效的生成和场景的合成。
影像匹配技术也可以用于人脸识别和表情识别等应用。
通过匹配人脸图像中的特征点，可以实现对个体的识别和情绪的分析。
总之，影像匹配技术在计算机视觉、地理信息系统、医学影像和娱乐媒体等领域都具有重要的应用价值。
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
第八章之三数字摄影测量之最小二乘影像匹配.
产生几何畸变的原因有：
摄影机方位不同所产生的影像透视畸变、仿射变形。
由于地形高差所产生的影像畸变等。
这些系统变形可以用一些函数关系式，或者说用 一些参数来表示 在影像匹配中引入这些变形参
数，并仍按照最小二乘原理解求这些参数，可以 得到高精度的相关精度。这就是最小二乘影像匹 配的基本思想。
第八章 数字摄影影像匹配（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（SubPixel）。它 可应用于：
生产数字地面模型和正射影像图。
（4）由于换算所得的坐标x2,y2一般不是右影像的 整数行列号，因此可进行重采样获得 g2 (x2, y2 )
（5）计算几何变形和辐射畸变的八个变形参数的 改正数 dh0 , dh1.da0 ,...db2
（6）在上一次算得的几何变形和辐射畸变的八个 变形参数的基础上加上改正数得到此次新的八个 参数。
解析空中三角测量的控制点加密。
工业上的高精度量测。
单点、多点、多片的影像匹配。
解决影像的粗差和影像遮蔽问题（Occlusion）。
在前文介绍的影像匹配的算法中，其中有一种判断影 像相似的量度是“灰度差的平方和最小”，若将灰度 差记为余差v，则上述判断可以写成
vv min
显然，它与最小二乘原则是一致的，但是，这种方法 没有考虑影像的系统误差，只是考虑了影像的偶然误 差（随机噪声），即
则可得误差方程
v n1(x, y) n2 (x2, y2 ) h0 h1g2 (a0 a1x a2 y,b0 b1x b2 y) g1(x, y)
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。
数字摄影测量-最小二乘数字影像匹配
1
(1 2)
以“相关系数最大”作为影像匹 配搜索同名点的准则，其实质是搜 索“信噪比为最大”的灰度序列
29
三、仅考虑辐射线性畸变的最 小二乘匹配——相关系数
影像匹配的主要目的是确定影像相对移位， 传统的算法采用目标区相对于搜索区不断 地移动一个整像素，搜索最大相关系数的 影像区中心作为同名像点 。
g1 )2
(
g2 g1 g2 2
)2
g22 2
g2 g1 g2 2
g2 g1
g12
vv
g12 (
g2 g1)2 g2 2
26
相关系数
2
(
g 2 g1 )2
g1 2
g2 2
g1 0; g2 0
vv g12
g1g2 2 g 22
g12
1
g1g2 2
五．单点最小二乘影像匹配
F ho h1g2 (a0 a1x a2 y,b0 b1x b2 y) g1(x, y)
给 定 初 值 h00 , h10 , a00 , a10 , a20 , b00 , b10 , b20
F
F h0
dh0
F h1
dh1
F a0
da0
F a1
da1
F a2
18
二．LS匹配概述
在影像匹配中引入这些变形参 数，同时按最小二乘的原则， 解求这些参数，就是最小二乘 影像匹配的基本思想。
19
三、仅考虑辐射线性畸变的最 小二乘匹配——相关系数
g1( x,y )
g2( x,y )
Left image
Right image
g1( x,y ) g2( x,y ) w2 x,y w2
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
旋转矩阵
⎡ a1 ⎢b ⎢ 1 ⎢ c1 ⎣
a2 b2 c2
a3 ⎤ b3 ⎥ ⎥ c3 ⎥ ⎦
最简单基于灰度区域的匹配——相关系数法
影像 f 的窗口与影像 g 的窗口的相关系数为
ρ (i0 , j0 ; Δx, Δy ) =
(i0 , j0 )为左影像窗口中心
ij∈W
∑(f
ij
ij
− fW )( gi +Δy , j +Δx − gW )
拍摄方式及过程
共主点成像：由于每个相机镜头之间的距离很短(8cm)，所以相邻镜头之 的曝光时间也很短(大约1ms)，因此所有镜头几乎都是在同一位置、同一姿 态下曝光，这样就能将9个CCD面阵拼接，得到一个完整的中心投影大幅面 全色影像。
影像合成过程
地面分辨率 GSD
飞行高度
覆盖范围(m) 旁向/航向
2.2cm 5cm 7.5cm 10cm 15cm 20cm 50cm
305 694 1042 1389 2083 2778 6944
317/207 722/471 1082/6782 1443/942 2165/1413 2886/1884 7215/4710
高冗余、大重叠度的影像
1.能够让遮挡区域和投影差带来的影响降到最小，是全自动生成真正射影像（Ture orthophoto）的基本条件，也是生产高质量DEM、DSM的基础。 2.支持新一代数字摄影测量系统（DPS），即多目视觉、多影像匹配的技术在摄影测 量中的应用。 3.提高影像匹配的精度和可靠性，提高基高比。 4.最大程度减少或消除航带中可能产生的航摄漏洞，特别是在大比例尺的航空摄影中。
′ ′
分别以 ( xi′ , y i′ ) 与 ( xi ″ , y i ″ ) 为中心在左右影像上取影 像窗口，计算其匹配测，得到 ρ 0 , ρ1 , ρ 2 , L , ρ n 取其最大者
ρ k = max{ρ 0 , ρ1 , ρ 2 , L , ρ n }
2 ij∈w
ij∈W
∑(f
− fW )
∑ (g
i +Δy , j +Δx
− gW )
2
相关系数越大，说明相关性越强
（Δx, Δy)为右影像窗口的偏移量
目标区 目标区
搜索区 搜索区
f ij
g ij
几何约束互相关方法(GC3)
Geometrically Constrained Cross-Correlation (Zhang Li, 2005)
对应高程为 Z k = Z min + k • ΔZ 则认为地面A点高程 Z = Z k
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，或者更小的高程步距在一小范围内重复以上过 程
+
IF
IN IB
=
Z
Pmax P Y
Z0+ΔZ
ΔZ
Z0 (Approximate)
O
X
Pmin
ΔZ
Z0+ΔZ
1 n SNCC ( p, Z k ) = ∑ NCC i ( p, Z k ) n i =1
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。
共线方程
a1 ( X a3 ( X a (X y=−f 2 a3 ( X x=−f
X = X
− X S ) + b1 (Y − YS ) + c1 ( Z − Z S ) − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S ) − X S ) + b2 (Y − YS ) + c2 ( Z − Z S ) − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S )
基于物方“地面元”的UCX数字航 空影像匹配方法
2011年3月14日
主要内容 UCX数字航测相机简介 影像匹配实验
UCX(UltraCamX)大幅面数码航摄相机
2003年5月在美国摄影测量与遥感大会上推出UCD大幅面数码相机，是 目前性价比最高的一款数码航摄相机。2006年底，Vexcel公司在已经 取得了惊人成功的UCD相机基础上，推出了又一力作UCX(UltraCamX) 大幅面数码相机。
+
Trajectory
C
p
IF
IN IB
=
Z
Pmax P Y
Z0+ΔZ
ΔZ
Z0 (Approximate)
O
X
Pmin
ΔZ
Z0+ΔZ
1 n SNCC ( p, Z k ) = ∑ NCC i ( p, Z k ) n i =1
铅垂线轨迹法(VLL)
Vertical Line Locus
Kern 厂解析测图仪DSR－11 混合型数字摄影测量工作站
UCD/UCX
相机参数
影像幅面：23cm*15cm； 全色CCD像元尺寸：7.2um; 全色影像尺寸：14430*9420像素； 焦平面的物理尺寸：104mm*68.4mm； 全色镜头焦距：100mm； 视场角（旁向/航向）：55度/37度； 彩色影像尺寸：4992*3328像素； 彩色像元物理尺寸：7.2um； 彩色镜头系统焦距：33mm; 色彩还原能力：多光谱与全色融合比1：3； 影像重叠度（旁向/航向）：60%~90%。
a1 x + a 2 y − a 3 f S c1 x + c 2 y − c 3 f b x + b2 y − b3 f Y = YS + (Z − Z S ) 1 c1 x + c 2 y − c 3 f 地面点在像片上的像点坐标 x，y ； 地面点的大地测量坐标或地面摄测坐标 X、Y、Z； 摄影机主距 f； 三个直线元素XS、YS、ZS； 中的三个角元素φ、ω、κ； + (Z − Z S )
具体步骤
给定地面点的平面坐标 ( X , Y ) 与近似最低高程 Z min 高程搜索步距ΔZ 可由所需要的高程精度确定。 由地面点的平面坐标 ( X , Y )与可能的高程
Z i = Z min + i • ΔZ (i = 0,1,2 L)
″ ″ 计算左，右影像坐标( xi , y i ) 与 ( xi , y i )