基于SIFT特征的三线阵CCD影像立体匹配

尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Trans form,SIFT)描述符具有对影像尺度、亮度、旋转、平移、微小仿射的不变性,并有稳定性高、速度快、鲁棒性强等优点,已被成功的应用到了很多领域。文章利用SIFT描述符对三线阵影像提取特征点、匹配,对其在立体匹配中的适用性进行初步研究,结果表明SIFT特征匹配可以有效用于三线阵影像匹配工作。     

基于开源GIS数据的广域小重叠卫星影像定位模型精化

设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程，基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束，通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法，实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配，应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后，RPC模型的定位精度可达到像素级水平。     

基于RVCF的大视角差异图像匹配方法

文章针对 SIFT算法对大视角变化图像匹配效果差的问题,提出一种改进的 SIFT算法——抗视角变化特征 提摘取算法(Resistance to Viewpoint Change Feature,RVCF)。首先,利用最大稳定极值区域(MSER)算法提取图像中 的仿射不变特征区域；然后,利用协方差矩阵将 MSER检测出的椭圆区域转化成符合尺度空间条件的圆形区域；最 后,利用 SIFT算法对获得的圆形区域进行仿射不变特征的提取与匹配。实验结果表明:RVCF算法能够在大的视 角和尺度变化下成功实现图像间的匹配。