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《基于sift特征的三线阵ccd影像立体匹配》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、航天返回与遥感第31卷第2期38SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING2010年4月基于SIFT特征的三线阵CCD影像立体匹配吕江安于晋陈琦(中国资源卫星应用中心,北京100094)摘要尺度不变特征变换(ScaleInvariantFeatureTransform,SIFT)描述符具有对影像尺度、亮度、旋转、平移、微小仿射的不变性,并有稳定性高、速度快、鲁棒性强等优点,已被成功的应用到了很多领域。文章利用SIFT描述符对三线阵影像提取特征点、匹配,对其在立体匹配中的适用性进行初步研究,结果表明SIFT特
2、征匹配可以有效用于三线阵影像匹配工作。关键词三线阵电荷耦合器件尺度不变特征变换立体匹配航天遥感中图分类号:TP751文献标识码:A文章编号:1009-8518(2010)02-0038-08StereoMatchingofThree-lineCCDImageryBasedonSIFTLvJianganYuJinChenQi(ChinaCenterforResourcesSatelliteDataandApplication,Beijing100094,China)AbstractSIFTfeaturedescriptorisc
3、haracterizedwithinvarianceforimagechangesofscale,illumination,viewan-gleandshifting,itsstable,fastandrobustInthispaper,SIFTfeature,whichhasshowngreatsuccessinmanyfields,isintroducedintoStereoMatchingofThree-lineCCDImagerytofindkeypointsandmatch,withthestudyofapplicabi-lit
4、yinstereomatching,theresultsshowthatitseffectiveinmatchingofthree-lineCCDimageryKeywordsThree-line-arraychargecoupleddeciceScaleinvariantfeaturetransformStereomatchingSpaceremotesensing1引言三线阵CCD成像是理想的航天遥感立体成像方式,其稳定灵活的立体构成(同轨立体、三重立体)、理想的基高比、立体影像的时间一致性等优点,为高精度目标点定位、高质量
5、数字高程模型(DEM)生成、地理信息系统(GIS)数据的采集和更新、测制与修测地形图和专题地图等提供了有利的前提和可靠的保证。随着传输型遥感卫星的发展和对卫星立体影像的现实要求,三线阵CCD立体卫星的发展必将受到更大的关注。我国首颗测绘卫星将采用三线阵CCD相机。影像匹配技术是三线阵CCD影像处理的关键技术之一,由于线阵CCD影像成像的特殊性,使得许多传统的技术方法不能满足处理要求,本文将SIFT特征匹配用于线阵CCD影像匹配,并用实验说明该方法可以用于三线阵CCD影像的立体匹配中,为后续工作提供参考。2影像匹配算法在数字图像处理中,影像匹
6、配又称为立体匹配,目的是在立体像对上自动确定同名像点,从而代替传统收稿日期:2010-02-10第2期吕江安等:基于SIFT特征的三线阵CCD影像立体匹配39的人工双眼观测,其实质是在两幅(或多幅)影像之间识别同名点,它是计算机视觉及遥感数字图像制图的核心问题。早期一般使用相关技术解决影像匹配问题,所以又被称为影像相关。常用的影像匹配方法按照匹配的基元划分为基于灰度的匹配算法和基于特征的匹配算法2种。21基于灰度的匹配算法灰度匹配是较成熟、稳定的匹配算法,定位精度高可以得到密集的视差表面。相关系数和最小二乘匹配是两种最常用的方法,根据以
7、后的发展,依据一些准则又可分为基于单点、多点、基于物方、像方的匹配。灰度匹配算法依赖于图像灰度的统计特性,很少顾及影像的特征信息,所以有一定的盲目性,如对于图像的旋转以及光强和对比度的变化等比较敏感;当立体像对中存在重复结构的纹理特征或相关像素邻域内存在遮挡现象时,常常会引起匹配的混淆,给出错误的匹配结果。22基于特征的匹配算法基于特征的匹配方法包含特征提取和特征匹配两个阶段。前一个阶段主要完成整幅图像中的兴趣特征及其属性的提取,后一阶段则是对提取的特征进行匹配。其中前一阶段的结果(提取的特征和属性)决定后一阶段的精度和可信度。在匹配之前
8、要首先完成图像特征(包括点、线、边界、区域)的提取。特征通常可以和它相邻特征清楚地区分,并且不受几何和辐射等噪声的影响,因此基于特征的匹配很少产生误匹配的情况。一般
