第七章特征匹配与整体匹配
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图说明其原理。 7.整体影像匹配的基本思想是什么？ 8.整体影像匹配算法主要包括哪些？
一．基于特征的影像匹配
2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （2）目的只需配准某些“感兴趣”的点、线或面。
一．基于特征的影像匹配
2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （3）在大比例尺城市航空摄影测量中，被处理的
对象主要是人工建筑物，灰度匹配难以适应。
一．基于特征的影像匹配
特征的匹配可以分为点、线、面 特征提取 特征描述 特征匹配
特征点的提取与匹配的顺序 “广度优先”
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
匹配的准则
除了运用一定的相似性测度（主要是 相关系数），一般还可考虑特征的方向， 周围已匹配点的结果
粗差的剔除
小范围内用倾斜平面模型进行视差拟合
一．基于特征的影像匹配
处理影像几何变形
b1
a1
先不顾及几何变形作
“粗匹配”，后用其结
一．基于特征的影像匹配
1）建立金字塔分层影像
一．基于特征的影像匹配
2）特征提取
将特征点分 成几个等级
不同的目的 提不同特征点
一．基于特征的影像匹配
特征点的分布则可有两种方式 随机分布 均匀分布
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
二维匹配与一维匹配
影像方位参数未知时，必须进 行二维影像匹配; 建立影像模型，形成核线进行 一维匹配.
二．整体影像匹配
通常，无论是基于灰度还是基于特征匹 配，多数是作单点匹配或局部匹配，它 们不考虑周围邻近点（或要素）之间的 相关性。
整体影像匹配是一类顾及共轭实体之间的 相容性、一致性和整体协调性的影像匹配 方法。它具有匹配可靠性高的特点。
二．整体影像匹配
一般情况，地形可认为是连续的，因此邻 近点的高程（或视差）就有很强的相关性。 如何顾及它们之间的相关性，产生最佳的 整体匹配结果，这是提高影像匹配可靠性、 匹配结果之间的一致性的重要途径。
一个灰度梯度最大点Z，两个“突出点”（梯度很小）
S1，S2
s1
三个特征点的像素序号
Z
保留S1，S2之灰度差△g
s2
一．基于特征的影像匹配
1）主要过程 （2）构成跨接法匹配窗口
S1 Z S2
Fb
Fe
S1 Z S2
Fb
核线
Fe
窗口
窗口
一．基于特征的影像匹配
1）主要过程 （3）跨接法影像匹配
Fb
Fe
二．整体影像匹配
多点最小二乘影像匹配 动态规划影像匹配 松弛法影像匹配 人工神经元网络影像匹配
返回
作业：
一、名词解释
1.特征匹配 2.灰度匹配 3.深度优先 4.广度优先 5.跨接法影像匹配
作业： 二、问答题
1.什么是基于特征的影像匹配? 2.为什么要采用基于特征的影像匹配？ 3.特征点的匹配通常采用哪些策略？ 4.特征点的分布有哪两种方式？ 5.匹配的备选点选择方法有哪几种？ 6.跨接法影像匹配的特点是什么？绘出示意
果作几何改正再匹配
b2
a2
影像匹配
几何改正
A
B
几何变形
一．基于特征的影像匹配
处理影像几何变形
最小二乘影像匹配将影像匹配与几何改 正均作为参数同时解算
影像匹配
几何改正 与
影像匹配
一．基于特征的影像匹配
基本思想
处理影像几何变形
几何改正
影像匹配
一．基于特征的影像匹配
1）主要过程
（1）特征提取
特征定义为一个“影像段”，由三个特征点组成：
第七章 基于特征的影像匹配与整体匹配
本章提要
特征匹配的步骤 基于特征的影像匹配策略 处理影像几何变形方式；与跨接法处理有何不同
作业
基本思想；数学模型
一．基于特征的影像匹配
1）什么是基于特征的影像匹配？(what)
以影像的灰度分布为影像匹配 的基础，被称为灰度匹配（Area Based Image Matching）
常用的特征有点、线、面等，常用的特征描述 参数包括点的圆度，特征周围的灰度分布；线的长 度、方向、宽度、梯度；面特征面积、形状、与周 围面特征的关系等。
一．基于特征的影像匹配
2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （1）当匹配的点位于低反差区内，即在该窗口内
信息贫乏，信噪比很小，则其匹配的可靠性不高。
第二步：相关
左窗口
Fb 1
特征1重采样窗口
Fb
3
特征3重采样窗口
Fb
12
3
右窗口
第一步：几何改正，重采样
一．基于特征的影像匹配
二维窗口重采样与匹配
目标窗口
相 关
搜索窗口 重采样
一．基于特征的影像匹配
将目标窗口[a,b]整个视 为待配准元“影像段”
a
b
左核线
a1 b1 a2 b2 a3
b3
右核线 返回
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
匹配的备选点选择方法 对右影像也进行相应特征提取 右影像不进行特征提取 右影像不进行特征提取，但也不将 所有的点作为可能的匹配点
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
特征点的提取与匹配的顺序 “深度优先”
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
特征匹配（Feature Based Matching，在计算机界也称为 Primitive Based Matching）。
一．基于特征的影像匹配
1）什么是基于特征的影像匹配？(what)
以影像上提取的特征为共轭实体，以特征的描述 参数为匹配实体，通过计算匹配实体之间的相似性测 度实现共轭实体配准的影像匹配方法，称为基于特征 的影像匹配(Feature-Based Image Matching)。
一．基于特征的影像匹配
2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （2）目的只需配准某些“感兴趣”的点、线或面。
一．基于特征的影像匹配
2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （3）在大比例尺城市航空摄影测量中，被处理的
对象主要是人工建筑物，灰度匹配难以适应。
一．基于特征的影像匹配
特征的匹配可以分为点、线、面 特征提取 特征描述 特征匹配
特征点的提取与匹配的顺序 “广度优先”
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
匹配的准则
除了运用一定的相似性测度（主要是 相关系数），一般还可考虑特征的方向， 周围已匹配点的结果
粗差的剔除
小范围内用倾斜平面模型进行视差拟合
一．基于特征的影像匹配
处理影像几何变形
b1
a1
先不顾及几何变形作
“粗匹配”，后用其结
一．基于特征的影像匹配
1）建立金字塔分层影像
一．基于特征的影像匹配
2）特征提取
将特征点分 成几个等级
不同的目的 提不同特征点
一．基于特征的影像匹配
特征点的分布则可有两种方式 随机分布 均匀分布
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
二维匹配与一维匹配
影像方位参数未知时，必须进 行二维影像匹配; 建立影像模型，形成核线进行 一维匹配.
二．整体影像匹配
通常，无论是基于灰度还是基于特征匹 配，多数是作单点匹配或局部匹配，它 们不考虑周围邻近点（或要素）之间的 相关性。
整体影像匹配是一类顾及共轭实体之间的 相容性、一致性和整体协调性的影像匹配 方法。它具有匹配可靠性高的特点。
二．整体影像匹配
一般情况，地形可认为是连续的，因此邻 近点的高程（或视差）就有很强的相关性。 如何顾及它们之间的相关性，产生最佳的 整体匹配结果，这是提高影像匹配可靠性、 匹配结果之间的一致性的重要途径。
一个灰度梯度最大点Z，两个“突出点”（梯度很小）
S1，S2
s1
三个特征点的像素序号
Z
保留S1，S2之灰度差△g
s2
一．基于特征的影像匹配
1）主要过程 （2）构成跨接法匹配窗口
S1 Z S2
Fb
Fe
S1 Z S2
Fb
核线
Fe
窗口
窗口
一．基于特征的影像匹配
1）主要过程 （3）跨接法影像匹配
Fb
Fe
二．整体影像匹配
多点最小二乘影像匹配 动态规划影像匹配 松弛法影像匹配 人工神经元网络影像匹配
返回
作业：
一、名词解释
1.特征匹配 2.灰度匹配 3.深度优先 4.广度优先 5.跨接法影像匹配
作业： 二、问答题
1.什么是基于特征的影像匹配? 2.为什么要采用基于特征的影像匹配？ 3.特征点的匹配通常采用哪些策略？ 4.特征点的分布有哪两种方式？ 5.匹配的备选点选择方法有哪几种？ 6.跨接法影像匹配的特点是什么？绘出示意
果作几何改正再匹配
b2
a2
影像匹配
几何改正
A
B
几何变形
一．基于特征的影像匹配
处理影像几何变形
最小二乘影像匹配将影像匹配与几何改 正均作为参数同时解算
影像匹配
几何改正 与
影像匹配
一．基于特征的影像匹配
基本思想
处理影像几何变形
几何改正
影像匹配
一．基于特征的影像匹配
1）主要过程
（1）特征提取
特征定义为一个“影像段”，由三个特征点组成：
第七章 基于特征的影像匹配与整体匹配
本章提要
特征匹配的步骤 基于特征的影像匹配策略 处理影像几何变形方式；与跨接法处理有何不同
作业
基本思想；数学模型
一．基于特征的影像匹配
1）什么是基于特征的影像匹配？(what)
以影像的灰度分布为影像匹配 的基础，被称为灰度匹配（Area Based Image Matching）
常用的特征有点、线、面等，常用的特征描述 参数包括点的圆度，特征周围的灰度分布；线的长 度、方向、宽度、梯度；面特征面积、形状、与周 围面特征的关系等。
一．基于特征的影像匹配
2）为什么要用基于特征的影像匹配(why) （1）当匹配的点位于低反差区内，即在该窗口内
信息贫乏，信噪比很小，则其匹配的可靠性不高。
第二步：相关
左窗口
Fb 1
特征1重采样窗口
Fb
3
特征3重采样窗口
Fb
12
3
右窗口
第一步：几何改正，重采样
一．基于特征的影像匹配
二维窗口重采样与匹配
目标窗口
相 关
搜索窗口 重采样
一．基于特征的影像匹配
将目标窗口[a,b]整个视 为待配准元“影像段”
a
b
左核线
a1 b1 a2 b2 a3
b3
右核线 返回
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
匹配的备选点选择方法 对右影像也进行相应特征提取 右影像不进行特征提取 右影像不进行特征提取，但也不将 所有的点作为可能的匹配点
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
特征点的提取与匹配的顺序 “深度优先”
一．基于特征的影像匹配
3）特征点的匹配
特征匹配（Feature Based Matching，在计算机界也称为 Primitive Based Matching）。
一．基于特征的影像匹配
1）什么是基于特征的影像匹配？(what)
以影像上提取的特征为共轭实体，以特征的描述 参数为匹配实体，通过计算匹配实体之间的相似性测 度实现共轭实体配准的影像匹配方法，称为基于特征 的影像匹配(Feature-Based Image Matching)。