基于SIFT算法的低空攝影測量影像匹配方法研究.pdf

1、近年來，航空攝影測量技術已經成為測繪地形圖和更新地理信息數(shù)據(jù)庫的重要方法和手段，并在許多學科領域發(fā)展迅速。低空攝影測量技術具備操作性強、成本低、速度快、精度高等優(yōu)點，現(xiàn)已成為攝影測量技術研究的熱點。低空影像匹配技術在圖像融合、三維建模、物體識別等領域日漸得到廣泛應用，成像條件的變化，造成了低空攝影測量影像的幾何變形和灰度差異，這些因素都給匹配帶來了困難。單純的傳統(tǒng)影像匹配技術已不能全面解決低空攝影測量影像匹配過程中所存在的問題，因此，迫

2、切地需要一種完善的匹配方法可以針對低空影像的特殊性進行匹配。本文對低空影像目標問題進行了研究和探討，深入研究了基于特征點的匹配算法，圍繞如何利用多元化信息、各類約束條件以及匹配策略三個方面進行了研究，結合現(xiàn)有影像匹配算子的優(yōu)缺點，提出了一種針對低空影像特征點提取與匹配的方法。主要工作和研究成果如下：
　　1.分析了特征點匹配的重要性和必要性，詳細歸納總結了圖像匹配預處理的方法與流程，從匹配基元、匹配約束條件以及匹配策略三個方面介紹

3、了影像匹配的基礎知識和原理，并分析圖像匹配過程中的關鍵技術，明確了本文研究的目的。
　　2.重點研究了基于尺度不變的SIFT算子，分析了攝影測量領域中幾種常用的特征點提取算子Moravec算子、SUSAN算子、Forstner算子和Harris算子，并通過實驗，對各算子的速度、精度、局限性以及適應性進行了綜合評價，給不同任務選擇特征點的方法提供了參考，也為本文算法研究提供了基礎。
　　3.根據(jù)SIFT以及上述四種算子的優(yōu)劣性