[物理]图像匹配.ppt

影像匹配 内容 一、概述 二、匹配算法介绍 三、实践与研究 四、总结与思考 一 概述 影像匹配研究的目的与意义 国内外研究现状 提出问题 一 概述 影像匹配研究的目的与意义 图像匹配是摄影测量和计算机视觉的一个基本问题，它是数字摄影测量自动化的关键。图像匹配的核心问题是将不同的分辨率、不同的亮度属性、不同的位置（平移和旋转）、不同的比例尺、不同的非线性变形的图像对应起来。 应用领域广泛：目标物体运动跟踪，目标识别，三维重建，全景图，目标定位…… 一 概述 国内外研究现状 一 概述 如何达到精度高、匹配正确率高、速度快、鲁棒性和抗干扰性强以及并行实现，成为追求的目标。 一、概述 二、匹配算法介绍 三、实践与研究 四、总结与思考 二、匹配算法介绍——解决问题 2.1 匹配算法分类 2.2 匹配约束 2.3 实用的匹配策略 二 匹配算法介绍 2.1 匹配算法分类 2.1.1. 基于灰度的匹配算法 2.1.2. 基于特征的匹配算法 2.1.3. 基于变化域的匹配算法 影像匹配实质上是在两幅（或多幅）影像之间识别同名点 ，它是计算机视觉和数字摄影测量的核心。 1 相关函数 2 协方差函数 3 相关系数 4 差平方和 5 差绝对值和 灰度差的平方和最小 ——最小二乘影像匹配 在影像匹配中引入系统变形参数（辐射畸变和几何畸变两大类），按灰度差的平方和最小（ ∑vv = min ）的原则解求这些变形参数，就是最小二乘影像匹配的基本思想。 单点最小二乘基本算法 g1(x1,y1)是模板影像，g2(x2,y2)是待匹配影像，g1和g2之间存在着仿射变形和线性的辐射畸变，则 g1(x1,y1)和g2(x2,y2)之间存在的变换关系为： g1(x1,y1)=h0+h1 g2(x2,y2)+n(x,y) x2=a0+a1x1+a2y1 y2=b0+b1x1+b2y1 其中,h0,h1是辐射变换参数，a0,a1,a2,b0,b1,b2是仿射变换参数，n(x,y)是影像噪声 线性化后的误差方程： v = h0+h1 g2(a0+a1x1+a2y1, b0+b1x1+b2y1) - g1(x1,y1) + c1*dh0 + c2*dh1 + c3*da0+ c4*da1+c5*da2+ c6*db0+ c7 *db1 +c8*db2 c1 = 1 c3 = h1g2X c4 = h1 g2Xx c5 = h1 g2Xy c2 = g2 c6 = h1 g2Y c7 = h1 g2Yx c8 = h1 g2Yy 建立误差方程式 V = CX – L , X = (dh0 ，dh1 ，da0，da1，da2，db0，db1 ，db2) 由误差方程式建立法方程式 (CTC)X = (CTL) 上式为差的平方和最小(最小二乘)的充分必要条件，可解求变形参数的改正值。 最小二乘匹配流程 二 匹配算法介绍 2.1 匹配算法分类 2.1.1. 基于灰度的匹配算法 2.1.2. 基于特征的匹配算法 （见基于特征的匹配PPT） 2.1.3. 基于变化域的匹配算法 二 匹配算法介绍 2.1 匹配算法分类 2.1.1. 基于灰度的匹配算法 2.1.2. 基于特征的匹配算法 2.1.3. 基于变化域的匹配算法 2.1.3 基于变换域的匹配算法 傅里叶变换 小波变换 二、匹配算法介绍——解决问题 2.1 匹配算法分类 2.2 匹配约束 2.3 实用的匹配策略 2.2 匹配约束 外极线约束 根据透视成像几何原理，一幅图像上的特征点一定位于另一幅图像上对应的外极线上，因此只要求得外极线方程，则在外极线上有哪些信誉好的足球投注网站匹配点而不需要到整幅图像上去有哪些信誉好的足球投注网站，这样把匹配的二维有哪些信誉好的足球投注网站变成了一维有哪些信誉好的足球投注网站，不仅大大减少了计算量，也增加了匹配点的可靠性。 相容性约束 相容性约束是指立体像对上的两个匹配基元应是由同一物体投影产生的。在判断两个匹配基元是否相容时要根据两个匹配基元之间的相似性。有两种描述匹配基元的相似性的度量。一是基于光度学不变性的性质，即左、右图像对应区域中灰