文章目录

1 引言

2 研究方法

2.1 倾斜影像预处理

2.2 基于深度学习的特征点匹配方法

    2.2.1 特征点提取网络

    2.2.2 特征描述

    2.2.3 特征点匹配

3 实验结果与分析

3.1 匹配点数量和均匀度对比结果

3.2 匹配点精度对比结果

4 结论

文章摘要:针对传统方法和深度学习匹配方法在倾斜影像上获取匹配点少、复现率低以及精度不高等问题,本文提出一种面向倾斜摄影的深度学习航空影像匹配方法。首先,利用POS信息计算影像重叠区域,并对倾斜影像进行透视变换改正,减弱几何变形对匹配过程的影响;其次,在变换后的重叠区域影像上利用训练的多尺度特征点检测网络推理其对应的高斯热力图,在高斯热力图尺度空间检测极值点作为稳定特征点,基于自监督主方向检测网络获取特征点主方向;接着,在特征点描述阶段,结合网络学习得到的特征点位置和主方向获取尺度旋转不变GeoDesc基础描述子,并考虑图像的几何、视觉上下文信息对描述子进行增强处理;最后,通过双向比值提纯法获取初始匹配点,利用RANSAC和图约束方法剔除误匹配后获得最终匹配点结果。使用ISPRS提供的2组典型区域倾斜影像进行匹配实验,结果表明,相比于SIFT、ASIFT、SuperPoint、GeoDesc及ContextDesc等算法,本文方法能够在大视角变化和纹理信息贫乏的倾斜影像对上获取更多均匀分布的匹配点,同时复现率也要优于其他方法。

文章关键词:

项目基金: 上一篇：航空航天科学与工程论文_竖直螺旋管中超临界 下一篇：没有了