第五章 影像匹配基础理论与算法(1).

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共轭实体
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是一种要素，通过比 较不同影像上的这些要素 来寻找共轭实体。这些要 素包括影像的灰度值，从 影像上提出的特征，以及 其他的符号描述。
A
B
匹配实体 A={身高1、肤色1、五官1、口音1，…} B={身高2、肤色2、五官2、口音2，…}
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自相关函数主要性质：
自相关函数是偶函数
R( ) R( )
1 R( ) lim T T
lim
T

T
0
x(t ) x(t )dt
T 1 T [ x(t ) x(t )dt x(t ) x(t )dt] T T 0
是评价匹配实体之间相似性程度的一种定量指标。一般 来说，相似性程度由代价函数（即目标函数，用于获取目 标量而构造的函数，如可由点的圆度、边缘的梯度、方向 、长度来表示）来度量。
差绝对值和
S (c, r ) g i , j g i r , j c
i 1 j 1
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m
n
匹配方法一般按照匹配实体来命名，如基于 灰度的匹配，基于特征的匹配(以及关系匹配等。
匹配方法 相似性测度 匹配实体 灰度值 边缘，区域 关系描述 基于灰度的匹配 相关系数等 基于特征的匹配 代价函数 关系匹配 代价函数
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匹配策略是指求解影像匹配问题的概念 或整体方案，它包括匹配环境分析，匹配方 法选择，以及匹配质量控制。
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两个随机信号x(t)和y(t)的互相关函数定义为
Rxy( )
均值



x(t ) y (t )dt
1 T
R xy( ) lim
T

T
0
x(t ) y (t )dt
估计值
1 ˆ xy( ) R T

T
0
x (t ) y (t ) dt
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数字相关是根据数字影像的灰度特性，利用计算机对 数字影像进行数值计算的方式完成影像的相关。
1）二维相关
搜 索 区
目标区
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2）一维相关
在核线影像上，只需要进行一维搜索
Remote Image Topographic Map
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自动地在由数字立体像对中提取的元素之间 建立对应关系的过程，称为数字影像匹配。
Digital Image A
Digital Image B
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共轭实体是比共轭点更一般的概念，它是目 标空间特征的影像，包括点，线，面等。
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最初的影像匹配是利用相关技术实现的。 影像相关是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。
Rxy ( )

x(t ) y(t )dt
由于原始像片中的灰度信息可转换为电子、 光学或数字等不同形式的信号，因而可构成电子 相关、光学相关或数字相关等不同的相关方式。 影像相关分为电子相关、光学相关和数字相关三 类。
correspondence
Data Set 2 Data Set 1
这些不同的数据集合可以是影像，也可 以是地图，或者目标模型和GIS数据。
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如果这些数据集合是影像，就称为影像匹配。 影像匹配是在两幅(或多幅)影像之间识别同名元 素(点),它是计算机视觉及数字摄影测量的核心问题。
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自相关函数主要性质：
自相关函数在τ=0处取得最大值
a b 2ab
2 2
x ( t ) x (t ) x ( t ) x (t ) 2 x (t ) x ( t )
1 T 1 T 1 T lim x (t ) x (t )dt lim x (t ) x (t )dt lim 2 x (t )x( x )dt T T 0 T T 0 T T 0
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自相关函数主要性质： 令t t , 则
1 T R ( ) lim x(t ) x(t ) dt T T 0 1 T lim x(t )x(t )dt T T T 1 0 lim x ( t ) x ( t ) d t x ( t ) x ( t ) d t 0 T T 1 T lim x(t ) x(t ) dt R ( ) T T 0
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回
内定向的数学模型及参数解算
（重点） 顾
确定同名核线有哪两种方法？ 分别简述确定同名核线的两种方法。
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内
容
安 （重点） 排
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在摄影测量与遥感中，匹配可以定义为在不 同的数据集合之间建立一种对应关系。 对应
R(0) R( )
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电子相关就是采用电子线路构成的相关器来实 现影像相关的功能。
乘 法 器
A· B
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理论基础：光的干涉和衍射傅立叶变换特性
光学相关就是用光学系统解求影像相关的过程。
优点：装置结构简单，可处理的数据量大。
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当x(t)=y(t)时
自相关函数

Rxx( )
均值
x(t ) x(t )dt
1 T
T 0
R xx( ) lim
T

T
0
x(t ) x(t )dt
估计值
1 ˆ Rxx( ) T

x(t ) x (t ) dt