鲁棒性特征匹配与粗差剔除

目录
第1章 绪论 1
1.1 概述 1
1.1.1 影像匹配的应用 1
1.1.2 影像匹配研究的理论意义 2
1.2 影像匹配技术的研究现状 5
1.2.1 区域匹配方法 5
1.2.2 特征匹配方法 8
1.3 影像匹配技术的发展趋势 13
1.4 本书研究内容和章 节安排 15
1.4.1 研究内容 15
1.4.2 章节安排 15
第2章 鲁棒性特征匹配框架与研究基础 17
2.1 鲁棒性特征匹配算法框架 17
2.2 特征点检测算子 19
2.2.1 单尺度检测算子 20
2.2.2 多尺度检测算子 24
2.2.3 仿射不变检测算子 28
2.3 特征点描述符 31
2.3.1 SIFT描述符 32
2.3.2 GLOH描述符 34
2.3.3 SURF描述符 34
2.3.4 AB-SIFT描述符 36
2.4 匹配点粗差剔除 37
2.4.1 RANSAC类方法 38
2.4.2 鲁棒估计方法 39
2.4.3 非几何模型方法 42
2.5 本章小结 43
第3章 基于**值索引图的辐射不变特征匹配 45
3.1 相位与相位一致性 45
3.1.1 相位的重要性 46
3.1.2 相位一致性PC1 47
3.1.3 基于小波的相位一致性PC2 49
3.2 基于**值索引图的特征匹配 52
3.2.1 相关方法回顾 52
3.2.2 基于相位一致性的影像特征检测 54
3.2.3 **值索引图描述符构建 56
3.3 实验结果 64
3.3.1 实验数据集 64
3.3.2 参数学习 67
3.3.3 旋转不变性测试 68
3.3.4 匹配性能测试 70
3.4 算法缺陷 79
3.5 本章小结 79
第4章 抗几何畸变的影像特征匹配方法 81
4.1 支持线投票策略 82
4.1.1 支持线投票定义 82
4.1.2 支持线描述符AB-SLT 83
4.2 仿射不变比率与归一化重心坐标系 86
4.2.1 仿射不变比率 86
4.2.2 归一化重心坐标系 87
4.3 匹配点扩展与格网仿射变换模型 89
4.3.1 匹配精化与扩展 89
4.3.2 格网仿射变换模型 91
4.4 实验结果 92
4.4.1 实验数据集 93
4.4.2 参数学习 95
4.4.3 刚性形变影像匹配实验 98
4.4.4 非刚性形变影像匹配实验 109 iv
4.4.5 格网仿射变换模型配准实验 112
4.5 本章小结 114
第5章 lq估计子粗差探测模型 115
5.1 l0、l1、l2 与lq-范数 115
5.2 基于lq估计子的匹配点粗差探测模型 117
5.2.1 问题建模 117
5.2.2 实现细节 120
5.2.3 实验结果 121
5.3 加权lq估计子 129
5.3.1 基于加权lq估计子粗差探测模型 129
5.3.2 加权lq估计子具体应用公式推导 132
5.3.3 实验结果 135
5.4 本章小结 145
第6章 无人机影像稳健几何处理方法 146
6.1 无人机影像几何处理相关研究 147
6.2 无人机影像处理策略与数据获取 149
6.2.1 处理策略 149
6.2.2 实验数据1-杨桥店测区 149
6.2.3 实验数据2-平顶山测区 151
6.3 无人机影像摄影测量处理 153
6.3.1 航带管理 153
6.3.2 基于并行计算的畸变校正 154
6.3.3 均衡化影像匹配方法 155
6.3.4 控制点预测方法 159
6.3.5 光束法平差 160
6.3.6 密集匹配与DSM、DOM 生成 160
6.3.7 三维可视化 161
6.4 实验结果与讨论 161
6.4.1 均衡化影像匹配实验 161
6.4.2 光束法平差实验 166 v
6.4.3 三维可视化 173
6.5 本章小结 174
第7章 鲁棒性特征匹配应用实例 175
7.1 多模态特征匹配应用实例 175
7.1.1 三维点云纹理映射 175
7.1.2 手绘图上色 177
7.2 抗几何畸变特征匹配应用实例 180
7.2.1 影像三维重建 180
7.2.2 近景影像拼接 183
7.3 加权lq估计子应用实例 189
7.3.1 RGBD室内三维重建 189
7.3.2 点云拼接 193
7.4 本章小结 196
第8章 总结与展望 197
8.1 本书总结 198
8.2 研究展望 199
参考文献 200