广义立体像对匹配方法研究
测绘技术中的卫星立体像对生成方法与图像匹配原理
测绘技术中的卫星立体像对生成方法与图像匹配原理引言在测绘技术中，卫星立体像对生成方法与图像匹配原理是非常重要的。
立体像对生成方法可以实现卫星影像的三维重建，为城市规划、地质调查、环境监测等领域提供了重要的数据支持。
而图像匹配原理则是获取立体像对的关键步骤之一，可以使得卫星影像之间的对应点确定，进而实现三维模型的构建。
一、卫星立体像对生成方法卫星立体像对的生成方法主要包括几何模型和密集匹配，下面将对这两种方法进行介绍。
1. 几何模型几何模型方法是一种常用的立体像对生成方法。
其基本原理是通过对卫星影像进行几何模型化处理，确定像点之间的几何关系。
常用的几何模型包括平行视差模型、立体视差模型和立体约束模型等。
这些模型通过对卫星影像的几何参数进行估计，可以实现像对的生成。
2. 密集匹配密集匹配方法是另一种常用的立体像对生成方法。
其基本原理是通过计算机算法对卫星影像进行像素级别的匹配，确定相应像素之间的对应关系。
这种方法可以实现对整幅影像的像素匹配，进而生成立体像对。
常用的密集匹配算法包括基于相似度测度的匹配算法、基于光流的匹配算法和基于特征点的匹配算法等。
二、图像匹配原理图像匹配原理是卫星立体像对生成中的关键步骤之一。
其基本原理是通过对卫星影像进行特征提取和匹配，确定像点之间的对应关系。
下面将介绍常用的图像匹配原理。
1. 特征提取特征提取是图像匹配的第一步。
其目的是从卫星影像中提取具有鲁棒性和独特性的特征点，用于后续的匹配过程。
常用的特征点提取方法包括Harris角点检测、SIFT特征点检测和SURF特征点检测等。
2. 特征匹配特征匹配是图像匹配的核心步骤。
其目的是确定卫星影像之间的对应特征点，以建立像点之间的对应关系。
常用的特征匹配算法包括基于相似度测度的匹配算法、基于几何约束的匹配算法和基于随机抽样一致性（RANSAC）的匹配算法等。
这些算法通过计算特征点之间的距离或相似度等指标，寻找最佳的匹配点对，从而确保匹配结果的准确性。
摄影测量学第06讲 立体像对与立体模型
如何量测
30
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3.5 像对的立体观察与量测
（1）人工立体观察 立体观察是指通过观 察立体像对来获得人造立 体效应的过程。 ——单像量测 识别困难、量测精度低 ——立体观测 不仅增强了辨认像点的能 力，提高量测的精度，而 且可以提高效率。
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注意：同一核面上各地面点的相应像点必分别在两张像片 的相应核线上。
11
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3.4.1 立体像对的基本概念 3.4.1.3 立体模型
在保持光 束形状、恢复摄 影时外方位元素 之后，用投影器 将像片影像反投 下来，这时相应 投影光线必成对 相交在原来的地 面点上。
P1
a1
o1
问题 提出
但是，实际不可能在空中放置投影仪！
13
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3.4.1 立体像对的基本概念 3.4.1.3 立体模型
P1 a1 o1
S1
o2 a2
B
S2 '
P2 o2 P2 a2
S2
启示：保持内方 位以及相对方位不变， 其中一个投影器沿基 线移动，仍然保持成 对相交，但比例尺变 了。或者两个投影器 整体的旋转，也不影 响相似性。
基于深度学习的立体匹配算法研究
基于深度学习的立体匹配算法研究随着现代科技的不断进步，深度学习在计算机视觉领域发挥着越来越重要的作用。
其中，在立体匹配算法的研究中，深度学习的应用已经得到了广泛的认可和应用。
本文将着重探讨基于深度学习的立体匹配算法研究。
一、立体匹配算法概述立体匹配算法是指通过对两幅具有一定视角差异的图像进行比较，以获取三维立体信息的一种算法。
其中，匹配是立体重建和视觉跟踪的核心技术之一。
立体匹配算法从原理上可以分为基于局部和全局两种方法。
其中，基于局部的匹配可以快速地获得立体信息，但是对于复杂的场景表达能力有限；基于全局的匹配可以获得更好的匹配结果，但是执行效率较低。
因此，为了更好地平衡算法的效率和精度，立体匹配算法在发展中不断探索着新的方法和策略。
其中，基于深度学习的立体匹配算法的应用正成为发展的趋势。
二、基于深度学习的立体匹配算法原理基于深度学习的立体匹配算法主要使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为核心模型，通过训练得到二者视差差异下的匹配结果。
其中，CNN模型能够通过局部和全局特征学习获得场景的高维度特征，从而实现立体匹配结果的生成。
在具体实现中，基于深度学习的立体匹配算法需要针对不同的问题选择不同的模型。
例如，对于低纹理或重复纹理的场景，深度学习模型可以通过引入弱监督机制来提高算法的性能；对于复杂的场景，则需要设计多级网络结构来提高算法的表达能力。
此外，基于深度学习的立体匹配算法还需要对数据进行预处理和增强，例如对图像进行去噪、颜色平衡和几何变换等操作，从而提高算法的稳定性和鲁棒性。
三、基于深度学习的立体匹配算法应用与研究进展目前，基于深度学习的立体匹配算法已经成为立体匹配研究的热点。
其中，一些最新的研究进展已经取得了很好的效果。
例如，一些研究者使用基于深度学习的方法，大大提高了立体匹配算法的识别准确率，以及执行效率。
同时还有一些研究探索了结合多源数据的联合学习方案，从而在不同场景下对立体匹配结果进行优化和融合。
三维模型中的形状配准与匹配算法研究
三维模型中的形状配准与匹配算法研究在三维模型中，形状配准与匹配算法是非常重要的技术之一。
它可以帮助我们将不同的三维模型相互配准，以此来实现不同模型之间的比较和识别。
在本文中，我们将重点探讨三维模型中的形状配准与匹配算法的研究，并介绍一些目前主流的算法。
一、形状配准与匹配算法的用途在三维模型中，形状配准与匹配算法的主要用途是将不同模型相互对齐，以便进行比较和分析。
这项技术广泛运用于3D计算机图形学、计算机视觉、机器人和自然语言处理等领域。
在医学影像方面，形状配准与匹配技术可以用于对比不同患者的CT或MRI扫描，有助于医生更好地诊断和治疗患者。
二、形状配准与匹配算法的分类形状配准与匹配算法可以分为基于特征点的方法和基于全局形状的方法两种。
1、基于特征点的方法基于特征点的形状配准与匹配算法主要是利用模型中存在的独特的关键点，通过计算这些关键点之间的距离和方向来实现匹配。
常用的特征点包括：SIFT（尺度不变特征变换）点、SURF（快速无秩序特征）点、Harris角点等。
其中，SIFT算法是一种比较成熟的特征点匹配算法。
它能够在旋转、缩放和亮度变化等情况下，仍然能够准确地识别出相同物体中的相同特征点。
因此，SIFT算法在计算机视觉领域得到了广泛的应用。
2、基于全局形状的方法基于全局形状的形状配准与匹配算法是通过计算整个模型之间的相似性来实现匹配。
它主要利用了物体本身的形状信息，可以避免特征点数量不足的问题，但也容易受到物体姿态、噪声影响等问题。
常见的基于全局形状的匹配算法包括：熵描绘子方法、光流法、范数距离算法、最小二乘法等。
三、形状配准与匹配算法的研究进展随着计算机技术的不断进步和应用需求的不断增长，形状配准与匹配算法不断得到改进和优化。
1、稳健性和精度的提高稳健性和精度一直是形状配准与匹配算法的重要考虑因素。
为了提高匹配的质量，很多研究者开发了一些新的匹配算法，如基于超级像素的方法和基于压缩感知的方法。
3D视觉中的立体匹配算法研究与改进
3D视觉中的立体匹配算法研究与改进在3D视觉领域中，立体匹配算法是一项重要的技术，用于处理立体图像的深度信息。
立体匹配算法旨在通过对图像中的对应点进行匹配，确定它们之间的距离，从而重构场景的三维结构。
本文将对3D视觉中的立体匹配算法进行研究与改进。
一、立体匹配算法的基本原理立体匹配算法的基本原理是通过比较左右两幅立体图像的像素信息，找到它们之间的对应点，并计算出距离或深度信息。
常用的立体匹配算法包括视差法、基于特征的立体匹配、图割算法等。
视差法是最传统的立体匹配算法之一。
它通过比较左右图像中像素的灰度值差异来确定对应点的视差值，再通过一定的几何关系计算出深度信息。
视差法简单易实现，但对于纹理丰富、边缘模糊等情况下的图像匹配效果不佳。
基于特征的立体匹配算法利用图像中的特征点（如角点、边缘等）进行匹配，以获得更准确的结果。
该算法通常包括特征提取、特征匹配和深度计算等步骤。
特征点的选择和匹配精度对立体匹配结果的准确性有着重要影响。
图割算法是一种基于图论的立体匹配算法，它将立体匹配问题转化为图割问题。
通过构建能量函数，利用图割算法来计算最小代价的匹配结果。
图割算法具有较高的准确性和鲁棒性，但计算复杂度较高，不适用于实时系统。
二、立体匹配算法的常见问题在实际应用中，立体匹配算法仍然存在一些问题，限制了其性能和应用范围。
主要问题包括视差失真、运动物体处理、低纹理区域匹配等。
视差失真是指由于视角变化或透视变换等原因导致匹配误差增大。
特别是在远处或大角度情况下，视差估计会出现积累误差，使得深度信息不准确。
解决视差失真问题的方法包括视角校正、立体图像重建等。
运动物体处理是指当场景中存在运动物体时，立体匹配算法难以准确地匹配对应点。
运动物体造成图像中的对应点轻微偏移，导致匹配错误。
针对这个问题，可以采用背景建模、光流估计等方法来提高立体匹配的稳定性。
低纹理区域匹配是立体匹配中的一个挑战性问题。
在低纹理区域，图像中的对应点很少或没有，难以准确匹配。
立体像对的解析法相对定向
3
4
1
o1
o2
2
P
5 6
x ( A PA) ( A Pl )
T T
V T PV 0 n5
Qxx ( AT PA) 1
ii mi 0 Q xx
第12讲 立体像对的解析法相对定向
连续像对相对方位元素计算过程
1、读入原始数据
（x1，y1，x2，y2，f）
2、确定相对方位元素初值、计算右片方向余弦值 （ 给出基线分量 Bx =x1 - x2，φ02=ω02=κ02=By0 =Bz0 =0 ）
第12讲 立体像对的解析法相对定向
误差方程及法方程的建立
Y2 X 2Y2 Y22 vQ Bx Bx N 2 ( Z 2 ) N 2 X 2 N 2 Q Z2 Z2 Z2
量测 5 个以上的同名点可以按最 小二乘平差法求相对定向元素
V Ax l ,
X2 x2 Y R 2 y 2 2 Z2 f
第12讲 立体像对的解析法相对定向
四、单独像对相对定向元素的解算
各项乘以f/Bz1z2 令：Z1=Z2=-f
第12讲 立体像对的解析法相对定向
四、单独像对相对定向元素的解算
yt1,yt2为左右相片上像点坐标化算为相对于基 线的水平像片上的像点坐标
三、相对定向元素的解算
1、连续像对相对定向元素的解算
F F F F F F F 0
0
等式两边除以 Bx，省去二次 以上小项
第12讲 立体像对的解析法相对定向
三、相对定向元素的解算
1、连续像对相对定向元素的解算
有多余观测时的误差方程如下
如何进行高精度立体像对的制备与校正
如何进行高精度立体像对的制备与校正近年来，随着摄影测量技术的不断发展，立体像对的制备与校正成为了摄影测量领域的热门话题。
高精度立体像对的制备与校正是确保立体像对数据质量和精度的关键步骤，对于地理信息系统、三维城市建模、测量等领域非常重要。
本文将围绕这一主题，介绍如何进行高精度立体像对的制备与校正，并提出一些方法和技巧。
1. 摄影测量与立体像对的概念摄影测量是利用物理设备（如航空/航天器、无人机等）进行影像获取，并通过影像处理技术进行测量和分析的一种技术手段。
立体像对是指由两张或多张影像组成的一对或多对相互重叠的影像，可以用于三维建模、地形测量、变形监测等应用。
2. 立体像对制备的流程立体像对制备的主要流程包括影像获取、影像预处理、影像匹配、相对定向和绝对定向等步骤。
2.1 影像获取影像获取是立体像对制备的第一步，可以通过航测、遥感和无人机等方式进行。
在选择影像获取设备和方案时，需要考虑影像的分辨率、重叠度、姿态控制等因素，以保证后续处理的准确性和可靠性。
2.2 影像预处理影像预处理是为了消除影像中的噪声和失真，并提高影像的质量。
主要包括影像辐射校正、几何校正和影像增强等处理。
这些处理可以有效地提高影像的对比度和细节，减小影像之间的差异，为后续的影像匹配提供更好的条件。
2.3 影像匹配影像匹配是立体像对制备的核心任务，其目的是在立体像对中找到对应的特征点或特征区域。
常用的影像匹配方法包括区域匹配、点对匹配和线对匹配等。
在影像匹配过程中，需要考虑影像的几何变换关系、影像的重叠度、特征点的稳定性等因素，以获得更好的匹配结果。
2.4 相对定向相对定向是通过测量和计算每个影像对之间的几何关系，确定它们的相对位置和方向。
主要包括影像坐标系统的建立、摄影基线的测量和相对定向参数的计算等。
相对定向是立体像对制备的重要环节，可以为后续的绝对定向和二三维坐标计算提供基础。
2.5 绝对定向绝对定向是通过与地面控制点或模型点的对应关系，确定立体像对的绝对位置和方向。
双目立体相机中实时匹配算法的FPGA实现
双目立体相机中实时匹配算法的FPGA实现单洁;唐垚;姜晖【摘要】在双目立体相机中,利用图像处理计算场景深度信息是一项关键技术.通过研究立体视觉图像匹配原理,提出一种基于FPGA的立体图像实时匹配算法的实现方法.该算法以Census变换为基础借助于像素在邻域中灰度相对值的排序进行相似度比较,来实现区域立体匹配;在左右一致性约束下采用多窗口相关匹配方法改善深度不连续图像的匹配质量,提高匹配准确度.利用FPGA流水线和并行处理技术实现了双目立体相机的实时图像匹配.结果表明,该图像匹配结构具有较高的吞吐率和处理速度,可以工作在97.3MHz频率下实现1024×1024灰度图像30f/s的实时处理.【期刊名称】《激光与红外》【年(卷),期】2013(043)012【总页数】5页(P1406-1410)【关键词】双目立体相机;实时图像匹配;多窗口相关匹配;FPGA【作者】单洁;唐垚;姜晖【作者单位】西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121;西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121【正文语种】中文【中图分类】TP391.41;TN911.731 引言随着机器视觉的发展，立体视觉系统得到越来越广泛的应用［1－2］。
双目立体相机采用两台相机，模拟人眼成像原理，先通过寻找两个相机中图像对应点的光学，得到各个点处的视差，再根据视差信息和相机的投影模型恢复出原始景物的深度信息。
所以，在通过立体相机计算场景信息的深度过程中，图像获取、相机标定、图像匹配和三维重建成为了关键技术。
根据匹配基元的不同，图像匹配可分为区域匹配［1－2］、特征匹配［1］和相位匹配［2－4］。
其中，区域匹配以区域相似度为匹配基元，基本原理是在基准图上选取一个模板窗口，在配准图上选取同样大小的一组窗口，再将这些窗口与基准图中的模板窗口进行相似度比较，找出与模板窗口最相似的窗口，那么该窗口的中心点就是模板窗口中心点的匹配点，两点的横坐标差即为视差［1］。
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广义立体像对匹配方法研究
王赫１徐克红２王永富１
沈阳金土科技有限公司，辽宁沈阳１１００３２辽宁省国土资源厅信息中心，辽宁沈阳１１００３２
摘要：遥感影像匹配是遥感技术中的热点和难点问题，是三维重建、导航、模式识别、ＤＥＭ自动提取等工作的基础。
传统的匹配方法通常是针对同源数据的，文中研究基于广义立体像对的匹配方法，设计并实现了基于小波变换的特征匹配和灰度匹配相结合的匹配方法，并结合现有的遥感数据，人工选取４０对同名控制点对匹配点的精度进行检验，实验结果表明该算法具有较快的运行速度和较好的匹配精度。
广义立体像对；特征匹配；金字塔分层；角点；小波
Ｐ２３７Ａ１００６－７９４９（２０１１）０４－００２６－０５
Ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｓｔｅｒｅｏｐａｉｒ
ＷＡＮＧ ＨｅＸＵ Ｋｅ－ｈｏｎｇＷＡＮＧ Ｙｏｎｇ－ｆｕ
２０１０－０４－１３
王赫（１９８２－），男，硕士研究生．
・２７・
・２８・
２９・
学，１９９９．
＠＠［２］王伟玺．基于广义立体像对的三维重建方法研究［Ｄ］．阜
新：辽宁工程技术大学，２００７．
＠＠［３］张祖勋，张剑清．数字摄影测量学［Ｍ］．武汉：武汉大学出
版社，２０１０．
＠＠［４］李峰，周源华．采用金字塔分解的最小二乘匹配算法［Ｊ］．
上海交通大学学报，１９９９，３３（５）：５１３－５１５．
＠＠［５］范永宏．立体影像匹配和ＤＴＭ自动生成技术的研究与
实践［Ｄ］．郑州：信息工程大学，２０００．
＠＠［６］姜挺，江刚武．基于小波变换的分层影像匹配［Ｊ］．测绘学
报，２００４，３３（３）：２４４－２４８．
＠＠［７］ＡＰ ＡＰＨＡＮＴ ＰＡＫＯＭ， ＢＥＴＨＥＬ ＪＡＭＥＳ． Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ
ｏｆ ｏｂｊｅｃｔ ａｎｄ ｆｅａｔｕｒｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｆｏｒ ｏｂｊｅｃｔ ｓｕｒｆａｃｅ－ｅｘｔｒａｃ
ｔｉｏｎ［Ｊ］． ＸＩ Ｘｔｈ Ｃｏｎｇｒｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｆｏｒ
Ｐｈｏｔｏｇｒａｍｍｅｔｒｙ ａｎｄ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ （ＩＳＰＲＳ）， Ｊｕｌｙ，
２０００．
＠＠［１］李峰．关于立体匹配技术的研究［Ｄ］．上海：上海交通大
程中的应用［Ｍ］．武汉：长江出版社，２００９．
＠＠［２］李征航，黄劲松．ＧＰＳ测量与数据处理［Ｍ］．武汉：武汉大
学出版社，２００５．
＠＠［３］卢献健，任超．ＧＰＳ数据处理科研软件与商业软件对比分
析［Ｊ］．全球定位系统，２００７（５）：２９－３２．
＠＠［４］ Ｔｒｉｍｂｌｅ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｌｉｍｉｔｅｄ． Ｔｒｉｍｂｌｅ Ｇｅｏｍａｔｉｃｓ Ｏｆｆｉｃｅ
Ｕｓｅｒ Ｇｕｉｄｅ Ｖｅｒｓｉｏｎ １．６［Ｒ］． ２００２
＠＠［５］ＬＯＵＩＳ Ｈ． ＥＳＴＥＹ， ＣＨＡＲＬＥＳ Ｍ． ＭＥＥＲＴＥＮＳ． ＴＥ
ＱＣ：Ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ－ｐｕｒｐｏｓｅ ｔｏｏｌｋｉｔ ｆｏｒ ＧＰＳ／ＧＬＯＮＡＳＳ ｄａｔａ
［Ｊ］． ＧＰＳ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ， １９９９，３ （１） ： ４２－４９
＠＠［６］中国标准出版社．ＧＢ／Ｔ １８３１４－２００９全球定位系统
（ＧＰＳ）测量规范［Ｓ］．北京：中国标准出版社，２００９．
＠＠［７］张兵，赵瑞．ＧＰＳ控制网起算点兼容性分析方法研究与实
践［Ｊ］．测绘科学，２０１０，３５（５）：６５－６７．
＠＠［８］中华人民共和国铁道部．ＴＢ １０１０１－２００９／Ｊ９６１－２００９铁路
工程测量规范［Ｓ］．北京：中国铁道出版社，２００９．
＠＠［１］田雪冬，郭际明，郭麒麟，等．ＧＰＳ定位技术在水利水电工。