基于半方差函数的影像匹配方法研究

摘要

影像匹配是数字摄影测量实现自动化量测的核心技术。影像匹配应用的广泛性，使得其在数字采样和重采样、影像配准、三维量测、立体建模和多源影像融合等研究中扮演着越来越重要的角色。随着信息获取技术的发展，新的应用和新的要求也逐步产生，同时也对匹配算法提出了更高的要求。本文在分析以往影像匹配方法的基础上，将地统计学中的半方差函数引入到影像匹配中来，提出了基于半方差函数的影像匹配思想，研究了半方差函数影像匹配方法的匹配基元，构建了半方差函数影像匹配相似性测度，设计并实现了半方差函数影像匹配的四种算法。为了将理论和实践结合起来，本文通过一系列数据试验，分析并确定了半方差函数影像匹配模板的适宜像元长度，检验了半方差函数影像匹配四种算法的可行性，并通过与基于灰度的相关系数匹配的对比试验，对其匹配精度、匹配速度和匹配概率等性能进行了分析。试验结果显示，半方差邻域匹配算法的效果较好，可以在保持与相关系数匹配同等匹配精度的基础上，大大的缩短匹配时间。而其他的三种半方差影像匹配算法，可以在优化算法和改进策略的基础上达到较好的匹配效果。本文较好的解决了提高匹配精度和降低匹配时间这样一对矛盾，为影像匹配提供了一种全新的思路和方法。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1引言

1.1.1问题的提出

1.1.2国内外研究现状

1.1.3研究的背景和意义

1.2研究的创新点

1.3研究内容与目的

1.3.1研究内容

1.3.2研究目的

1.4论文的组织

第二章影像匹配的基本理论与方法综述

2.1影像匹配的概念、原理和应用

2.1.1影像匹配的概念

2.1.2影像匹配的数学描述

2.1.3影像匹配的原理

2.1.4影像匹配技术的应用

2.2影像匹配技术构成的关键要素

2.2.1特征空间

2.2.2相似性测度

2.2.3搜索空间

2.2.4搜索策略

2.3影像匹配技术的发展与分类

2.3.1影像匹配技术的发展

2.3.2影像匹配技术的分类

第三章半方差函数影像匹配思想

3.1地统计学与半方差函数

3.1.1影像分析与地统计学

3.1.2空间自相关性

3.1.3半方差函数及其数值计算

3.1.4半方差理论模型与经验半方差图

3.2半方差函数影像匹配思想的引入

3.2.1半方差函数的特性

3.2.2基于半方差函数的影像匹配

3.3半方差函数影像匹配相似性测度的确立

3.3.1半方差函数影像匹配基元

3.3.2半方差模型及其拟合

3.3.3半方差函数匹配相似性测度的建立

3.4半方差函数影像匹配方法及思路

3.4.1半方差函数影像匹配的关键要素

3.4.2匹配模板向量及其像元长度的选取

3.4.3半方差函数影像匹配基本思路

第四章半方差函数影像匹配算法设计

4.1半方差函数影像匹配算法构建

4.2一维核线影像半方差匹配算法

4.2.1核线影像获取

4.2.2一维核线影像半方差匹配基本思想

4.2.3一维核线影像半方差匹配算法设计

4.3二维窗口半方差匹配算法

4.3.1二维窗口半方差匹配基本思想

4.3.2二维窗口半方差匹配算法设计

4.4邻域半方差匹配算法

4.4.1邻域半方差匹配思想

4.4.2邻域半方差匹配算法设计

4.5环形半方差匹配算法

4.5.1环形半方差匹配思想

4.5.2环形半方差匹配算法设计

第五章半方差函数影像匹配算法实现与结果分析

5.1试验条件及准备

5.1.1试验设计

5.1.2试验条件

5.1.3试验数据

5.2试验关键技术及代码

5.2.1影像数据(BMP格式)的读取和显示

5.2.2半方差函数和相似性测度的计算

5.2.3匹配点的定位显示

5.2.4环带影像灰度值的提取

5.2.5试验程序界面及结果显示

5.3匹配模板长度的选取试验

5.3.1匹配模板长度的选取试验设计

5.3.2匹配模板长度的选取试验结果

5.4半方差函数影像匹配算法试验结果

5.4.1一维核线半方差匹配试验结果

5.4.2二维窗口半方差匹配试验结果

5.4.3邻域半方差影像匹配试验结果

5.4.4环形半方差影像匹配试验结果

5.5相关系数匹配对比试验

5.5.1相关系数匹配试验设计

5.5.2相关系数匹配算法流程

5.5.3相关系数匹配试验结果

5.6半方差影像匹配算法的误差影响因素

5.7半方差影像匹配算法的性能分析

5.7.1匹配速度

5.7.2匹配精度

5.7.3匹配概率

5.8试验总结

第六章结论与展望

6.1研究结论

6.2研究展望

参考文献

附录

致谢