基于半方差函数的影像匹配方法研究

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1、ResearChOnthemethOd0fimagematChingbaSedOnSemi．VarianCefUnCtiOnImagematchingisaIlimportallttechniqueinauto—measurementofdigitalphoto伊arnmetlyTheapplicationofimagematchingispopularwayindigitals锄pling，res锄pling，three-dimensionalmeasurement，stereomodeling，multi-sourCeimagenle】驾ingaIldoth

2、errelatedfields．WimthedevelopmentininfIo咖ationacquisitiontechnique，sOmenewapplicationsa11ddemandsconleout，sotherigorousn讲chingalg嘶mmisdemanded．Basedonthea11alysisof舰ditionalimagematchingmethodsandthein仰ductionofse疵-v撕。肝吼mnction散Imst撕stics，misp印erdevelopeda11imagen埝"x西北大学硕士学位论文1．1引言1．

3、1．1问题的提出第一章绪论随着科学技术的迅猛发展，影像匹配己成为现代信息处理，特别是图像信息处理领域中的一项非常重要的技术，并在计算机视觉、数字摄影测量、遥感图像处理、资源分析、医学图像配准、肖像和指纹识别、光学和雷达跟踪、飞行器巡航制导、导弹地形匹配及投射系统的导航目标制导等领域得到了广泛的应用。数字图像技术的发展和成熟，使得通过影像匹配来自动获取三维数据的技术正在被越来越多的领域所重视。在计算机视觉和模式识别领域，人们试图通过影像匹配来获取物体的三维表面信息进行三维重建；在人工智能和机器人领域，人们试图通过影像匹配来实现机器人对目标的识别和跟踪；对于模拟人眼

4、功能的地面目标三维信息的近景摄影测量学科来说，影像匹配被用于自动识别立体影像中的相应像点来代替人工观测，实现摄影测量的自动化。特别是在数字摄影测量和遥感学科中，影像匹配可以代替作业人员实现数字地面模型数据采集的自动化，能够模拟人眼建立立体三维场景，成为计算机视觉、立体模型构建和进行立体测图的基础和先决条件。同时，影像匹配技术也是遥感数字图像处理中的一个重要课题和环节，可以应用于遥感影像定位、遥感影像的配准甚至遥感分类中的地物类型的识别等等。正因为其应用的广泛性，影像匹配在数字采样和重采样、影像配准、三维量测、立体建模和多源影像融合等研究中扮演着越来越重要的角色。

5、随着信息获取技术的发展，新的应用和新的要求也逐步产生，使得匹配算法的研究逐步走向深入，同时也对匹配算法提出了更高的要求。快速、稳定、鲁棒性好的匹配算法成为当前研究的热点。因此，开展影像匹配技术的研究具有重要的理论意义和实用价值。基于半方差函数的影像匹配方法研究1．1．2国内外研究现状1978年，我国摄影测量学的先驱王之卓院士率先提出了“全数字摄影测量”的概念⋯乜3。随着计算机技术的飞速发展和摄影测量进入到数字摄影测量时代，影像匹配也代替了传统的人工观测，逐渐发展起来。最初的影像匹配是利用相关技术实现的，因此又称为影像相关。随后由实际需要发展了多种影像匹配算法。影

6、像匹配在其发展过程中，始终是个关键也是相当困难的理论和技术问题，但它诱人的应用前景吸引了众多领域的科研人员孜孜不倦的对它进行攻关，成为经久不衰的研究热点。从上个世纪五十年代至今，国内外学者提出了许多相应的理论，涌现了大量的匹配算法啪Ⅲ‘5M‘7m1。例如相关函数法、相关系数方法、整体法，Bellman于上个世纪50年代提出的动态规划法影像匹配，德国Ackermann教授提出的最小二乘匹配方法阳儿m1，Rosenholm提出的多点最小二乘影像匹配n帅21，以及TonJezching、JainAK提出的确定两影像区域间对应关系的点匹配方法n3l，DanielPHut

7、tenlocher等人提出的Hausdorff距离匹配方法n41等等，我国学者张祖勋院士也提出了基于跨接法的影像匹配随m51，吕言提出了特征提取的吕言算子和基于特征的影像匹配方法n司n引，张力、沈未名等也提出了基于空间约束的神经网络影像匹配算法n副。尽管发展出了多种多样的匹配方法，但这些影像匹配算法按其匹配基元分类，主要可以分为基于像元灰度的影像匹配算法、基于特征的影像匹配算法以及基于影像的理解和解释的匹配算法。早期的数字影像匹配算法都是基于像元灰度的影像匹配算法，这些算法大部分都是以相关函数或相关系数作为影像匹配的判别准则。所以，人们在习惯中也常把影像匹配称之

8、为影像相关或数字相关。基