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基于普通数码影像匹配方法研究.rar

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    编号:20180915222316158    类型:共享资源    大小:154.77KB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    基于 普通 数码影像 匹配 方法 研究
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    编号:09009410639南阳师范学院 2013 届毕业生毕业论文(设计)题 目:基于普通数码影像匹配方法研究完 成 人: 曹兵 班 级: 09 级 6 班 学 制: 4 年 专 业: 测绘工程 指导教师: 苏博 完成日期: 2013-04-16 目录摘要 .................................................................................................................(1)1 绪论 ..............................................................................................................(2)1.1 论文研究的背景 ......................................................................................(2)1.2 普通数码影像的匹配方法及现状 ................................................................(3)1.3 论文研究的目的 ......................................................................................(3)1.4 采用的技术路线及论文章节的安排 ..................................................................(3)2 普通数码相机量测化 ....................................................................................(4)3 普通数码影像的匹配理论基础 .....................................................................(6)3.1 普通数码影像的特点 ...............................................................................(6)3.2 普通数码影像匹配理论基础 ......................................................................(7)3.3 普通数码影像匹配的关键技术 ...................................................................(9)3.3.2 相似性度量 ....................................................................................(9)3.3.3 搜索空间 ......................................................................................(10)3.3.4 搜索策略 ......................................................................................(10)3.4 普通数码影像匹配的约束条件 ..................................................................(10)4 随点生成核线匹配方法的理论研究 ............................................................(10)4.1 核线模型的确定 .....................................................................................(11)4.2 近似长核线下的同名像点分布情况 ...........................................................(12)4.3 随点生成核线匹配方法的原理 ..................................................................(15)4.4 随点生成核线影像匹配方法小结 ..............................................................(16)5 普通数码影像匹配方案的实施 ..................................................................(17)5.1 控制点布置 ..........................................................................................(17)5.2 内外方位元素的解算 ..............................................................................(17)5.3 随点生成核线影像的匹配 ........................................................................(17)6 总结与展望 .................................................................................................(18)6.1 总结 ..........................................................................................................(18)6.2 展望 ....................................................................................................(18)参 考 文 献 ..................................................................................................(19)Abstract..........................................................................................................(19)第 0 页 (共 19 页)普通数码影像匹配方法研究作 者:曹兵指导教师:苏博摘要:近年来,普通数码相机由于价格低,分辨率高,数据采集方便,操作简单等优势,被广泛的应用到数字近景摄影测量领域。由于近景摄影测量变形较大,传统的匹配技术无法满足要求,本课题针对普通数码影像的特点进行分析,研究适合普通数码影像匹配的方法 。本文对随点生成核线匹配中的若干问题进行了研究,主要完成任务有:随点生成核线的理论基础,包括核线模型的确定,近似长核线下的同名点分布情况分析,等。普通数码影像随点生成核线匹配方案的实施:控制点的布置,内外方位元素的解算,核线影像的匹配。本文针对量测化普通数码影像存在畸变改正残差以及额外电子畸变的特性,研究了影像的核线匹配时的存在问题,采用随点生成核线的匹配方案,通过实验分析可得如下结论:在量测化影像上由于畸变改正残差和额外电子畸变的存在,使其不存在严格的同名核线。 随着核线端点之间的距离的缩短,同名点偏离值也减小。当同名核线缩短到一定程度时,同名点偏离值小于一个像元,能够满足一维匹配的要求。本文研究随点生成核线普通数码影像的数字影像的匹配技术,分析了目前普通数码相机量测应用中的不足:普通数码相机是非测量相机,所获取的相片属于近景像片,但像片没有已知的内方位元素且影像变形比较大,普通数码立体像对摄影比例尺大,影像灰度畸变,几何变形大,且立体像对不存在严格的同名核线。普通数码影像与航空影像相比,存在更为复杂的影像变形和影像遮挡等问题。针对普通数码相机的特点通过对影像匹配的原理的理解提出一种合适的影像匹配方法:随点生成核线的普通数码影像匹配算法。主要包括测定普通数码相机的构像畸变改正参数及控制点的布置和匹配,内方位元素和外方位元素的解算,解算过程中较好的避免像片方位元素与畸变参数之间的相关性。关键词:普通数码影像;匹配方法 第 1 页 (共 19 页)1 绪论1.1 论文研究的背景 近景摄影测量是摄影测量与遥感学科的一个分支。通过摄影手段以确定(地形以外)目标的外形和运动状态的学科分支称为近景摄影测量。近景摄影测量的任务是获取各类目标物的影像并利用近景摄影测量的相关技术,测定其大小、形状以及运动参数等近景摄影测量的摄影设备按功能可分为四类:量测摄影机、格网量测摄影机、半量测摄影机和非量测摄影机。量测摄影机是专为量测目的而设计,其机械结构稳定,具有框标、底片压平装置及定向设备,光学性能好,光学畸变小且摄影机附有畸变残值的检定报告,内方位元素经严格检校。但是量测相机价格昂贵且仪器笨重,使用不方便。非量测相机,如普通数码相机,以其体重小、方便灵活、普及性高、价格相对低廉、可对焦对光、适用于多种测量环境等优点得到了广泛的应用。普通数码相机以固化的 CCD 代替传统摄影测量使用的底片,省去了冲洗底片、放大相片再由纸质影像扫描为数字化影像的过程,不仅可以彻底消除底片压平误差,而且提高了数据处理的周期,节省人力物力。普通数码相机摄影技术的发展极大地推动了数字摄影测量学科的发展,该技术的应用已成为摄影测量领域的主流方向之一。但是,其在进行摄影测量影像采集工作时仍存在很多缺点,例如普通数字相机存在较大的畸变,且畸变参数和内方位元素未知。以上所述普通数码相机的缺点均可能导致最终的匹配精度不高甚至无法量测。图像的匹配技术是近代信息处理,特别是图像信息处理领域中极为重要的技术。图像匹配其实主要就是利用参考图像和实时图像来选定某些特征,相似性准则及收索策略进行相关运算,以确定最佳空间对应点。主要涉及空间特征,相似性度量和搜索策略三个方面。目前普通数码相机广泛用于近景摄影测量领域中,普通数码相机是非测量相机,所获取的像片属于近景像片,但像片没有已知的内方位元素且影像变形比较大,普通数码立体像对摄影比例尺大,影像灰度畸变,几何变形大,且立体像对不存在严格同名核线。普通数码影像与航空影像相比,存在更为复杂的影像变形和影像遮挡等问题。1.2 普通数码影像的匹配方法及现状近年来,普通数码相机由于价格低,分辨率高,数据采集方便,操作简单等优势,被广泛的应用到数字近景摄影测量领域。由于近景摄影测量变形较大,第 2 页 (共 19 页)传统的匹配技术无法满足要求,本课题针对普通数码影像的特点进行分析,研究适合普通数码影像匹配的方法。 影 像 匹 配 即 通 过 一 定 的 匹 配 算 法 在 两 幅 或 多 幅 影 像 之 间 识 别 同 名 点 的 过程 。 最 初 的 影 像 匹 配 是 利 用 相 关 技 术 实 现 的 , 因 而 也 有 人 称 影 像 匹 配 为 影 像相 关 。 它 是 图 像 融 合 、 目 标 识 别 、 目 标 变 化 检 测 、 计 算 机 视 觉 等 问 题 中 的 一个 重 要 前 期 步 骤 , 在 遥 感 、 数 字 摄 影 测 量 [1]、 计 算 机 视 觉 、 地 图 学 以 及 军 事应 用 等 多 个 领 域 都 有 着 广 泛 的 应 用 。普通数码影像的匹配的方法迄今为止,在国内外的图像处理研究领域,已经报道了相当多的图像匹配研究工作,产生了不少图像匹配方法。总的来说各种方法都面向一定范围的应用领域,都有各自的特点。1.3 论文研究的目的本文就普通数码相机影像数据的特点和匹配原理,做进一步深入的研究提出一种匹配概率高,误差小,速度快且适应性好及精度高的普通数码影像的匹配方法等方面做深入论述,并提出一些速度快精度高的匹配方法。图像匹配的方法一般分为基于灰度的匹配方法和基于特征的匹配方法两大类。基于灰度的相关匹配算法,计算量大,结果较基于特征的匹配方法更为准确,基于特征的匹配算法,对景象类型的适应能力不如基于灰度的算法。本文主要是针对随点生成核线的匹配方法,研究了这种可提高匹配可靠性和定位精度的快速图像匹配算法。1.4 采用的技术路线及论文章节的安排随点生成核线影像匹配方法已投入应用多年,其匹配精度高,技术路线为,先对普通数码相机进行量测化分析,本文提出了随点生成核线匹配方法,即利用匹配点在右像片的搜索区 x 方向的两个极值点计算右片上的同名核线。因为在匹配过程中,计算每一个匹配点之前都要生成一条核线,因此称为随点生成核线。主要完成了一下工作:首先介绍了普通数码图像匹配的特点和优势,然后对随点生成核线匹配方法的原理以及技术优势做了深入的研究,最后进行了匹配方案的实施,来详细论述了整个技术的实施过程。为了验证本文匹配算法的有效性,作者进行了大量的仿真实验,结果表明:这种方法匹配效果良好,这种方法的计算速度快,匹配概率高,匹配误差小,稳定性好。最后终结了本文完成的研究工作和存在的问题,对进一步的研究进行了展望。第 3 页 (共 19 页)论文安排如下:第一章是绪论,主要介绍论文的研究背景,普通数字相机检匹配的方法及发展现状,介绍论文的研究目的。第二章是普通数码相机量测化。第三章是普通数码相机匹配理论基础第四章是随点生成核线匹配方法的理论基础第五章为匹配方案的实施。第六章总结与展望。2 普通数码相机量测化基于目前国内大部分数字摄影测量工作站的现状,数码影像可量测化需要具件:稳定的内方位元素和数码影像的畸变差的消除,当然严格意义上的稳定和消除是无法实现的,只是通过对相机获取影像的处理,从而将误差控制在量测误差允许的范围之内。相机的内方位元素稳定需要相机的镜头和机身进行加固处理, (在这里不进行讨论) 。我们在此关心的是数码影像的即畸变差消除。引起数码影像畸变差的主要原因是物镜组的径向和切向畸变以及 ccd 象元的非正方形及非正交畸变。径向畸变在以像主点为中心的辅助线上是对称行畸变,而切向畸变差是一种非对称型畸变,这是由于摄影机物镜在加工,安装,调试过程中的残余像差,这一残差会引起物镜构象畸变,构象畸变差事数码相机产生误差的最主要原因。我们可以通过数学模型,建立畸变差纠正模型,获取个畸变差系数,然后对影像进行纠正,从而获得可量测影像 [2]。在像坐标系下,畸变差改正模型采用下士: (2-1)x,y 为像点坐标;为像点改正值;,为像素的非正方形比例因子;为 CCD 阵列排列非正交性的畸变系数;)()()(2])(2[1)421)( yoxyoxpxorpkrxo  1yy )2((3)()(311 ZScYSbXSafxo第 4 页 (共 19 页)通过引入畸变差后的共线方程,可以将影像主要误差考虑进去,从而获取正确的物方坐标,实现普通数码影像的可量测化。但实际生产作业过程中,鉴于国内现有摄影测量工作站的现状,无法采用引入畸变差后的共线方程。现实的做发是利用获取的各种畸变参数,对数码影像进行纠正处理,将数码影像进行重采样,从而声称可量测的物畸变差的数码影像。内方位元素师立体像对可量测化的必要条件,内方位元素也是根据构象共线方程来进行解算的。在解算过程中,需要先给出内,外方位元素的初始值,并且量测了实验场 10 控制点的物方坐标和经过畸变改正的像方坐标,然后通过迭代解出该相机的内方位元素。立体模型的建立及解算,有时对相机的焦距进行简单的加固处理,确保在两次曝光的过程中,相机焦距保持稳定。然后利用影像匹配技术进行立体像对的匹配,然后根据均匀布设在目标上的控制点的物方坐标,构建误差方程式,并进行平差解算,获取相机内方位元素,物镜畸变差参数。由此,我们根据共线方程和立体模型的量测,获取了该相机的内方位元素以及各种畸变差参数,可以根据以上数据,对该相机获取的数码影像进行纠正处理,使得该相机获取的数码影像达到可量测的目的。3 普通数码影像的匹配理论基础3.1 普通数码影像的特点数码相机的核心部件是电荷耦合器件(CCD)图像传感器,它使用一种高感光度的半导体材料制成,能把光线转变为电荷,通过模数转换器芯片转换成数字信号,数字信号经过压缩以后由相机内部的闪速存储器或内置硬盘卡保存,因而可以轻而易举地把数据传输给计算机,目前光敏元件有两种:一种是广泛使用的 CCD(电荷耦合)元件;另一种是新兴的 CMOS(互补金属氧化物半导)42((3)(3)(3111 ZScYSbXSafxo )32((3)(3)(322  ZScYSbXSafyo )5(()()(22fy第 5 页 (共 19 页)体)器件。数码相机的分辨率是指相机中光敏元件的数目。在相同分辨率下,CMOS 比 CCD 便宜,但是 CMOS 光敏器件产生的图像质量要低一些。数码像片,是二维图像用有限数字数值像素的表示。以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。像素,是数字图像的基本元素,每个像素具有整数行(高)和列(宽)位置坐标,同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。通常,像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像,这些值经常用压缩格式进行传输和储存。数码像片的特点:便于计算机处理与分析:计算机室以二进制方式处理各种数据的。采用数字形式表示图像,便于计算机处理。因此,与光学图像处理方式相比,数字像片是一种适合计算机处理的图像表示方法。图像信息损失低:由于数码像片是用二进制表示的,因此在获取,传输过程中,不会因长期存储而损失信息,也不会因多次传输与复制而产生图像失真。抽象性强:尽管不同类别的数码像片,有不同的视觉效果,对应不同的物理背景,但由于它们都采用数字形式表示,便于建立分析模型,进行计算机处理。目前随着 CCD 数码技术的发展,普通数码相机因其价格低廉,数据采集速度快,操作方便等原因,使得普通数码相机在近景摄影测量领域的应用非常广泛,但在量测应用中存在以下的不足:普通数码相机是非测量相机,所获取的相片属于近景像片,但像片没有已知的内方位元素且影像变形比较大,普通数码立体像对摄影比例尺大,影像灰度畸变,几何变形大,且立体像对不存在严格的同名核线。普通数码影像与航空影像相比,存在更为复杂的影像变形和影像遮挡等问题。普通数码相机作为获取摄影测量数据的重要设备,与传统的量测相机相比它具有以下明显优势:(1)像元几何位置固定 软片压平误差是量测相机的主要系统误差之一。如果量测时采用冲洗,放大的复制片,像片变形误差的影响将会更加显著。而数码相机不需要底片且像元几何位置固定,因此不存在需要标准格网来改变底片变形的问题 。(2)影像获取快速 采用光学相机,需要冲洗底片,晒印像片。这样不仅消耗人力物力,而数据处理周期较长,效率低,信息反馈慢,以致在许多工程中不能应用。而数码相机采用存储卡存储影像,还可以直接与计算机连接,因而效率高,信息处理周期短,适于工程监测。由于数码相机影像数据处理过第 6 页 (共 19 页)程是通过计算机直接从相机上读取像片,在计算机上进行像片量测及数据处理,因而作业自动化程度高 [3]。(3)现场应用方便 普通数码相机全固体化,体积小,重量轻,适应性强,在环境复炸地区进行外业拍摄具有很强的机动灵活性。另一方面,用普通数码相机所获得的数码影像不具备可控的精度和可量测性,限制了其在测量中的应用。特别是在工程监测领域,由于匹配精度要求,普通数码相机的使用受到很大的限制,鉴于工程中复杂甚至恶劣的施工环境,一般普通数码影像的匹配方法往往难以得到实际应用。因此为了提高普通数码相机影像的匹配的适用性和精度,本文研究了普通数码相机匹配的可行性和方法,性能,及应用等。3.2 普通数码影像匹配理论基础影像匹配就是自动确定同名点,自动化摄影测量的过程,便于理解我们先用识别数字的过程阐述影像匹配原理。一组数字:1,3,6,2,用计算机怎样识别他们呢?我们知道一共就只有10 个数字,需要识别的数字一定就是他们中的一个,所以,我们首先建立 10个数字的模板,然后将需要识别的数字的每一个逐一套合,套合最佳就是识别的结果。套合就是指匹配的意识,判断匹配的准则很多,其中最简单的算法是:统计匹配的影像中所有像素的灰度差的绝对值的总和最小即就是最佳套合。min}g-{数 字模 板影像匹配原理 [4]与上述数字识别的过程基本相同。用例说明下,作影像有一个明显点 a1,要用什么方法在右影像上确定它的同名点 a2 呢?其步骤如下:1 在左影像上以目标点 a1 为中心取一块影像的灰度建立一个目标区;2 预测 a1 在有影响上的同名点 a2 可能在的位置及范围;3 去预测范围大小的灰度阵列,组成一个搜索区,搜索范围一定大于目标区;4 将目标区叠合在搜索区的初始位置上,计算其灰度差的绝对值的总和:= SDGyx,;}g-{搜 索目 标5 依次在 x 方向,y 方向移动目标区,每移动一次就计算一次;6.比较所有的 SDG,当 SDG=min,该位置就是 a1 在右影像上确定其同名点a2;由于上述搜索过程是在 x,y 两个方向上进行,因此它称为二维匹配。
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