运用旋转无关特征线实现景象匹配

为了寻求一种高效可靠的景象匹配算法,使其在复杂背景下具有尺度无关,抗旋转、光照变化和图像轻微畸变的特性,对基于特征线的景象匹配算法进行了研究。受人眼视觉系统(HVS)的启发,利用类似人眼视觉皮层滤波器组的处理方式,提出一种新的基于特征线的景象匹配方法。该方法利用向量描述特征线来完成图像间的匹配,相比特征点的匹配算法具有特征数量少,信息丰富的特点。介绍了利用提出的方法进行特征线的提取、表征与匹配的过程,总结了该匹配方法的效果和特点。实验表明,这种基于特征线的景象匹配算法可以完成复杂背景下图像间的匹配,克服了旋转和尺度缩放,并具有很好的鲁棒性,匹配精度优于1pixel,满足了自动景象匹配的稳定可靠、精度高、抗干扰能力强等要求。

复杂地物条件下基于线特征的异源景象匹配

为了寻求应用于复杂地物条件下异源景象匹配的算法,使其满足尺度和旋转不变性,受视觉成像系统的启发,利用初始简图可以表征图像大部分信息的特点,提出了一种新的基于线段对的异源图像匹配算法。首先,提取并筛选图像中能够表征图像信息的线段;然后,利用线段自身信息及线段的相对位置关系构建线段对特征;接着,通过线段对之间的相似性对图像进行粗匹配;最后,利用线段之间的拓扑关系进行精匹配。实验表明,本文方法对具有旋转、缩放和平移变换的异源图像的匹配正确率达到了75%以上,运算时间是传统匹配算法的1/5左右,基本满足了异源景象匹配应用对算法实时性和准确性的要求。