检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘科学技术学报 2021年第5期38卷 492-498页

作者：郝豪杰李朝奎方军高明霞湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室湖南湘潭411201 湖南科技大学测绘遥感信息工程湖南省重点实验室湖南湘潭411201 信息工程大学河南郑州450001

针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速kaze特征提取的全局式SFM三维重建算法。首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部... 详细信息

针对增量式SFM算法过渡依赖初始图像的选择,重建时误差累积导致场景漂移且计算效率低的问题,设计了一种改进的加速kaze特征提取的全局式SFM三维重建算法。首先通过增强特征接受阈值并构造非线性尺度空间来提取图像的特征,使用改进局部差分二进制MLDB描述符对特征进行描述;然后利用全局式SFM算法对整个场景的相机位姿进行估计,从而减小误差并减少光束法平差BA的使用次数,降低了算法的复杂度,大大提高计算效率;最后利用基于面元的多视立体匹配PMVS算法得到稠密重建结果。实验结果表明,同等条件下该方法能够得到更多的有效点对,计算效率约为增量式SFM算法的2倍,且特征匹配准确率提高5%,稠密重建的点云精度高,信息丰富且纹理清晰,是一种有效的三维重建方法。

关键词：增量式SFM 全局式SFM 加速kaze算法光束法平差三维重建

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适用于倾斜影像的加速kaze-SIFT特征提取算法

引用

计算机应用 2019年第7期39卷 2093-2097页

作者：薄单李宗春王晓南乔涵文信息工程大学地理空间信息学院郑州450001 中国洛阳电子装备试验中心河南洛阳471003

针对传统正摄影像的特征提取算法处理倾斜影像匹配效果不佳的问题,在已有特征提取算法的基础上,提出了一种适用于倾斜影像的特征提取算法——加速kaze-尺度不变特征变换(Akaze-SIFT)算法。首先,为保证特征检测的准确性与独特性,采用充... 详细信息

针对传统正摄影像的特征提取算法处理倾斜影像匹配效果不佳的问题,在已有特征提取算法的基础上,提出了一种适用于倾斜影像的特征提取算法——加速kaze-尺度不变特征变换(Akaze-SIFT)算法。首先,为保证特征检测的准确性与独特性,采用充分保留图像轮廓信息的加速kaze(Akaze)算子进行特征检测;其次,为提升特征描述的稳定性,采用稳健的尺度不变特征变换(SIFT)算子进行特征描述;然后,依据目标特征向量和候选特征向量间的欧氏距离确定粗匹配点对;最后,采用随机抽样一致性算法进行单应性约束,提高匹配纯度。模拟影像在倾斜摄影条件下的模糊、旋转、亮度、视角和尺度变化,对特征提取算法性能进行评估,实验结果表明,Akaze-SIFT算法相比SIFT算法和Akaze算法召回率分别提高了12.8%和5.3%,精准率提高了6.5%和6.1%,F1值提升了13.8%和 5.6%;提取效率优于SIFT算法,略逊于Akaze。Akaze-SIFT算法具有良好的检测和描述能力,更适用于倾斜影像特征提取。

关键词：加速kaze算法尺度不变特征变换算法倾斜影像特征提取特征匹配

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倾斜影像匹配研究及应用

引用

长春理工大学学报（自然科学版） 2022年第2期45卷 84-89页

作者：年秋慧王英杰李聪旭中国铁道科学研究院集团有限公司研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北斗中心北京100081

通过分析铁路沿线不同时期的倾斜影像数据,实现铁路沿线不同时期的设施和环境监测。为了解决当前铁路倾斜影像采用传统匹配算法匹配精度较低的问题,对SIFT算法和Akaze算法进行了融合。首先采用Akaze建立非线性尺度空间,实现特征区域的... 详细信息

通过分析铁路沿线不同时期的倾斜影像数据,实现铁路沿线不同时期的设施和环境监测。为了解决当前铁路倾斜影像采用传统匹配算法匹配精度较低的问题,对SIFT算法和Akaze算法进行了融合。首先采用Akaze建立非线性尺度空间,实现特征区域的查找及边缘的保留。然后采用SIFT对关键点进行提取和描述,并采用RANSAC算法对关键点进行优化,提高匹配准确率。选取倾斜影像进行测试,融合算法的准确率、召回率以及加权平均值最优,证明了融合算法对于倾斜影像具有更好的匹配效果。

关键词：加速kaze算法尺度不变特征算法倾斜影像关键点提取图像匹配

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基于序列图像的非增量式三维重建研究

基于序列图像的非增量式三维重建研究

引用

作者：郝豪杰湖南科技大学

学位级别：硕士

基于序列图像的三维重建通过选取合适的特征检测和匹配方法,利用计算机自动计算并构建三维几何场景,力求从二维图像信息中恢复目标的三维空间位置。近年来,对于三维重建的研究如火如荼,尤其是无人机新型化测绘装备的出现加速了三维重建... 详细信息

基于序列图像的三维重建通过选取合适的特征检测和匹配方法,利用计算机自动计算并构建三维几何场景,力求从二维图像信息中恢复目标的三维空间位置。近年来,对于三维重建的研究如火如荼,尤其是无人机新型化测绘装备的出现加速了三维重建技术的研究进程。三维重建在智慧城市、智能测图、应急救灾、电力线巡检、数字孪生、智能驾驶以及文物保护等领域都有广泛的应用,因此针对三维重建过程中的关键技术和难点的研究具有重要的现实意义。三维重建的过程十分复杂,重建精度受到诸多因素的影响。其中特征提取、匹配和稀疏重建是三维重建的基础,也是最关键的环节。一方面,图像特征提取的数量、速度和匹配精确性会直接地影响三维重建结果的准确性;另一方面,通过运动恢复结构算法得到的稀疏三维点云质量也在极大程度上决定了后续重建的效果。目前关于此类研究的算法有很多种,每种算法都有其各自的优点和局限性,如何找到一种优秀的方法来处理图像是三维重建的迫切需要。本文从论文选题的背景及项目的需求着手,查阅了多种算法书籍和国内外相关文献等资料,对二维序列图像特征提取、匹配和运动恢复结构等相关算法进行了深入的研究,本研究具体所做工作如下:(1)深入剖析了基于二维序列图像进行三维重建过程中图像关键特征提取与匹配以及对匹配特征进行筛选的相关算法。针对尺度不变的特征变换算法,基于线性空间对整个图像进行特征点的检测,通过整体尺度平滑得到相同程度的细节与噪声,不能有效保留边缘信息从而导致重建结果不佳,且算法的时间和空间复杂度高等缺陷。本文设计了一种Akaze-BRISK算法,该方法通过构造非线性尺度空间,将整体尺度进行划分,通过局部自适应分级获得细节和噪声;然后,利用汉明距离作为相似性度量,并结合二进制串描述符对所有特征进行匹配,有效地克服了传统方法的不足。试验表明,本文设计的Akaze-BRISK算法,在图像旋转变换、尺度缩放、模糊变化、光照变化及视角变化等方面对图像特征检测能力强且稳定、提取速度快,具有良好的鲁棒性。(2)研究了运动恢复结构算法的基本原理。针对增量式SFM算法累积误差大、计算效率低、存在整体均值漂移等问题,本文提出了一种基于Akaze-BRISK特征提取与匹配的非增量式SFM三维重建算法。该算法根据本文研究设计的Akaze-BRISK算法对图像进行了特征提取和匹配,并在这一基础上采取随机抽样一致算法对匹配的结果进行了优化;然后,使用非增量式SFM算法估计整个场景中所有相机的位置和姿态,得到由稳健特征构成的稀点云;最后,利用基于面片的多视图立体视觉算法来构建目标对象的稠密三维点云,完成其重建工作。结果表明利用本文方法对目标进行三维重建,其重建结果精度高、效率高、信息丰富、纹理清晰,是一种有效的三维重建方法。(3)为验证本文所提的图像特征提取、匹配方法以及非增量式SFM算法在三维重建中的鲁棒性。文中进行了基于Akaze-BRISK算法的初始匹配、RANSAC去除误匹配点对、非增量式SFM稀疏三维重建和PMVS稠密三维重建等试验,试验结果表明本文给出的解决方案能够有效地提升三维重建的效率和质量,具备一定的可靠性。

关键词：特征提取特征匹配加速kaze算法三维重建非增量式运动恢复结构随机抽样一致

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