基于图的航空图像与GIS模型匹配算法

《基于图的航空图像与GIS模型匹配算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第39卷第10期计算机工程2013年10月Vol.39No.10ComputerEngineeringOctober2013···人工智能及识别技术·人工智能及识别技术人工智能及识别技术·人工智能及识别技术···文章编号文章编号：文章编号：：：1000———3428(2013)10———0187———05文献标识码文献标识码：文献标识码：：：A中图分类号中图分类号：中图分类号：：：TP18基于图的航空图像与GIS模型匹配模型匹配算法模型匹配算法11231谷多玉，，，申，申申申浩浩浩，，，叶曙光，叶曙光，，，林，林林林喆喆喆，，，常红星，常红星(1.中国科学院自动化研究所，北京10019

2、0；2.江苏金思源电气有限公司，江苏扬州225200；3.北京空间机电研究所，北京100076)摘摘摘要要要：要：：：地理信息系统(GIS)采用语义描述，图像中缺少颜色及灰度信息，只能基于其结构特征进行匹配。受目前图像处理技术限制，从图像中提取的特征信息量少、精度受限、且往往含有噪声。针对上述问题，提出一种基于图的航空图像与GIS模型匹配算法。基于UWG-SA方法分别对GIS与实时图像特征自动构建图，根据设定的相容函数，采用分级指派方法计算图的全局相容度，并给出主方向方法去除误匹配，求解变换参数。实验结果表明，该算法匹配概率为98.5%，平均匹配误差为8.54m，平均耗时为0.075s

3、，可满足飞行器导航需求。关键词关键词：关键词：：：航空图像；GIS模型；无向加权图；线性不变；非精确图匹配；分级指派；主方向法MatchingAlgorithmofAerialImageandGISModelBasedonGraph11231GUDuo-yu,SHENHao,YEShu-guang,LINZhe,CHANGHong-xing(1.InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China;2.JiangsuKingSourceElectricCo.,Ltd.,Yangzhou225200,Chin

4、a;3.BeijingInstituteofSpaceMechanics&Electricity,Beijing100076,China)【【【Abstract】】】GeographicInformationSystem(GIS)isdescribedbysemantics.ThereisnocolororgrayinformationinGIS.ThematchingbetweenaerialimagesandGIShastorelyonstructuralfeatures.Restrictedbycurrentimageprocessingtechniques,thefeature

5、sextractedfromimagesarelowinformative,havelowprecision,andusuallycontainnoises.Aimingattheseproblems,agraph-basedmatchingframeworkisproposedtoaligntheGISmodelandtheaerialimage.TheUndirectedWeightedGraphs(UWG)areconstructedautomaticallyusingtheanglebetweensegmentlinescalledUWG-SAforGISandtheextra

6、ctedimagefeatures,respectively.AGraduatedAssignment(GA)methodisperformedtofindtheglobalcorrespondences.Itusesthemain-directionmethodtoeliminatetheincorrectmatchsetsandgetthetransformationparameters.Experimentalresultsshowthatthematchingprobabilityisabout98.5%,theaveragematchingerrorisabout8.54m,

7、andtheaveragecosttimeis0.075s.Thealgorithmcanbasicallymeetthedemandforaircraftnavigation.【【【Keywords】】】aerialimage;GeographicInformationSystem(GIS)model;undirectedweightedgraph;linearinvariant;inexactgraphmatching;graduateda