第七章 特征匹配与整体匹配

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)。
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
（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
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（3）跨接法影像匹配
Fb
Fe
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
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二维窗口重采样与匹配
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3）特征点的匹配
特征点的提取与匹配的顺序 “广度优先”
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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
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目标窗口
相 关
搜索窗口 重采样
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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
பைடு நூலகம்
b3
右核线
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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。
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最小二乘影像匹配优点、原理、基本思想
回
影像灰度系统变形两大类
仅考虑辐射线性畸变的最小二乘匹配——相关系数
顾
单点最小二乘影像匹配的基本思想、计算步骤
相关系数和信噪比关系及重要结论
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内 （重点）
容 安 排
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。
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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。
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特征的匹配可以分为点、线、面 特征提取 特征描述 特征匹配
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1）建立金字塔分层影像
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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
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特征点的分布则可有两种方式 ➢随机分布 ➢均匀分布
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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.
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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
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3）特征点的匹配
特征点的提取与匹配的顺序 “深度优先”
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➢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
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本
特征匹配的步骤
讲
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
小
基本思想；数学模型
结
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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）
特征匹配（Feature Based Matching，在计算机界也称为 Primitive Based Matching）。
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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
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
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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
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基本思想
处理影像几何变形
几何改正
影像匹配
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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：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
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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。
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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。
作 1.特征点的匹配通常采用哪些策略？
业 2.跨接法影像匹配的特点是什么？绘 出示意图说明其原理。
题 3.整体影像匹配的基本思想。
预 习
实验 影像匹配
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度、方向、宽度、梯度；面特征面积、形状、与周
围面特征的关系等。
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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。
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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