导读:本文包含了多源影像匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多源国产卫星影像,影像匹配,几何信息提取,DEM,DOM生成
多源影像匹配论文文献综述
张力,孙钰珊,杜全叶,韩晓霞[1]（2019）在《多源光学卫星影像匹配及精准几何信息提取》一文中研究指出针对国产光学卫星影像的特点,该文介绍一种适用于超大规模立体/单景覆盖的多源高分辨率卫星影像的全自动连接点、参考控制点匹配及精准几何信息(DSM/DEM)提取方法。该方法引入精度已知/精度可验证的参考地理数据作为几何约束,采用由粗到精的多层金字塔逐级影像匹配策略进行影像连接点和参考控制点的自动提取,并实现超大规模影像整体联合区域网平差处理,精化定向参数;结合半全局匹配算法(SGM)与基于物方几何约束的多影像相关匹配算法(GC3)完成多角度多视影像匹配及密集点云的自动提取,并利用已有DEM对密集匹配的DSM中的云遮挡区域和大面积水域进行修补,完成精准几何信息提取并自动生成高精度DSM/DEM/DOM影像产品。最后,利用多组典型实验区的国产高分辨率光学卫星影像数据验证了本文方法的适用性、可靠性和精度,结果满足卫星影像几何定位精度及DSM/DEM/DOM生产要求。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年06期）
张岩,孙世宇,李建增,胡永江[2]（2018）在《改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法》一文中研究指出针对多幅异源影像匹配准确性不高的问题,提出了一种改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法.首先利用基于快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子与鲁棒性交迭的标准特征描述子,来增强特征匹配的鲁棒性;然后提出改进的随机抽样一致性算法,来提高模型估计的执行效率,同时保证鲁棒性;最后提出针对多幅异源影像匹配的平差方法,来优化异源匹配结果.实验结果表明,在异源影像存在较大差异的情况下,改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法具有精度高的优势.(本文来源于《北京理工大学学报》期刊2018年10期）
黎旻懿,杨杰,李平湘,郭琳[3]（2015）在《尺度不变特征转换算法的多源SAR影像匹配》一文中研究指出鉴于直接利用SIFT算法进行SAR影像间的匹配不能得到很好的效果,考虑SIFT算法在应对噪声以及对镜像影像进行匹配的局限性,提出了针对SAR影像之间匹配的SIFT算法预处理。首先利用影像与影像之间的空间信息进行匹配,之后利用SIFT算法进行局部特征点匹配,通过采用RANSAC进行错配点的去除,实现SAR影像的高精度配准。实验结果表明,该文提出的预处理以及错配点的去除为利用SIFT算法进行SAR影像的匹配提供了可能。(本文来源于《遥感信息》期刊2015年06期）
李亚男,李浩,赵鹏,周弈,温四林[4]（2015）在《一种改进的Hu不变矩多源影像匹配方法》一文中研究指出Hu不变矩对多源影像进行匹配时,无法对抗大幅度旋转和灰度差异,而且计算量较大无法快速匹配。本文结合多源影像之间的区别和联系,针对Hu不变矩的适用性和计算过程,从匹配窗口设计、影像预处理、亮度因子、计算过程等4个方面进行改进。实验结果表明,改进后的Hu不变矩匹配方法可以抵抗大幅度影像旋转和灰度差异,而且提高了匹配准确度和速度。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2015年10期）
李鹏,武文波,王宗伟[5]（2015）在《基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配》一文中研究指出针对遥感影像匹配中经典SIFT算法提取特征点时,高斯分解易造成边缘模糊和纹理细节信息丢失,从而使得边缘匹配稳定性差和误匹配点多的问题,文章引入最新的基于非线性尺度空间的KAZE算法并提出了限以空间约束的方法进行多源遥感影像匹配:通过特征点优选并进行特征匹配来计算几何变换模型,并对匹配点的搜索空间进行约束来提高匹配速度和精度,最后通过均方根误差迭代剔除误配点。实验结果表明KAZE算法提取特征点比SIFT稳定性高,易于后期误配点剔除;限以空间约束的匹配策略优于传统匹配策略;对于细节及纹理模糊的影像,KAZE算法相比SIFT算法有独特的优势。(本文来源于《测绘科学》期刊2015年07期）
梁建国,马红[6]（2014）在《改进的SIFT双向匹配算法在异源影像匹配中的应用》一文中研究指出针对不同传感器、不同时相、不同分辨率的异源遥感影像匹配困难的问题,引入尺度不变特征(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法;针对传统SIFT匹配算法的不足,利用SIFT特征向量匹配对的唯一性约束改进传统SIFT算法的匹配策略,采用双向匹配以达到在匹配过程中准确寻找匹配点对的目的,提高影像匹配的正确率,实验证明,该方法适用于异源影像匹配。(本文来源于《地理空间信息》期刊2014年06期）
宛蓉,蒋丹妮,周天顺[7]（2014）在《基于改进的SIFT算法的异源影像匹配》一文中研究指出由于异源遥感影像之间灰度信息、比例尺差别大,甚至还存在较大旋转,采用传统匹配算法难以进行匹配。因此引入计算机视觉中应用广泛的SIFT算法对其进行匹配,结果表明,此算法稳定性高,可靠性强,速度快,对异源遥感影像在不同的变形、光照变化和分辨率下具有较好的匹配结果。(本文来源于《地理空间信息》期刊2014年04期）
叶沅鑫,单杰,熊金鑫,董来根[8]（2013）在《一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法》一文中研究指出针对多源遥感影像间几何变形和灰度差异造成的匹配困难问题,提出一种结合SIFT和边缘信息的影像匹配方法。首先在高斯差分尺度空间进行特征点检测,并采用相位一致性提取可靠的边缘信息;然后结合改进的SIFT和形状上下文对特征点进行描述;最后将欧氏距离和χ2统计作为相似性测度获取同名点。相比于SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多的同名点。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2013年10期）
李建晔[9]（2011）在《点、线结合下的多源高分辨率遥感影像匹配》一文中研究指出匹配技术充分利用图像的空间域信息得到同一地物更为精确、全面和可靠的描述,为图像进一步的分析处理奠定了良好的基础。但是现阶段主要研究基于单一特征的匹配算法,容易受多源影像数据尺度、灰度和旋转角度等因素影响,不能满足实时特征提取和匹配精度要求。为此,很多学者提出了多特征结合的匹配算法,加入虚拟特征能降低对特征的要求,即使在无明显特征区域,也能得到较好匹配精度。本文采用了一种虚拟角点和直线相结合的多源影像匹配方法,进行了基于多特征提取和由粗到精的匹配算法研究和试验,论文主要内容包括：(1)在分析传统基于单一特征匹配算法和现存问题基础上,介绍多特征结合匹配技术的现状和优势,提出了本文的技术路线。(2)分析了Moravec算子、Forstner算子、Harris算子,SUSAN算子和SIFT算子特性和提取特征点方法,总结它们的优缺点。针对多源影像特点,本文采用基于不变量技术的SIFT算子提取特征点,试验得知该算子对影像多尺度、旋转差异有很强鲁棒性。直线提取方面,介绍了传统Hough原理及其局限性,提出一种Canny边缘图像二值化和子区域相结合的改进Hough直线提取算法,通过两组实验对比分析,验证了本文改进Hough算法抗干扰能力强、定位精度高,并提高了直线提取速度。(3)介绍了虚拟角点和直线相结合的由粗到精匹配算法。该算法在SIFT特征点粗匹配基础上,进行分区域改进Hough直线提取和匹配；引入虚拟角点概念,对特征不明显区域也能提取较高精度虚拟角点点对。利用该匹配思路,对Geo-eye和IKONOS、World-View和IKONOS这两组多源影像进行匹配试验,匹配精度为子像素级,对稀少特征地区的多源影像数据匹配具有一定的应用价值。(本文来源于《辽宁工程技术大学》期刊2011-12-01）
江万寿,彭芳媛,岳春宇,王潇[10]（2009）在《利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配》一文中研究指出提出将Ratio梯度与交叉累积剩余熵相结合应用于SAR影像与光学影像匹配以及不同传感器拍摄的SAR影像匹配。在这种算法中,首先针对SAR影像低信噪比与乘性噪声模型的固有特性,基于均值比率算法提取Ratio梯度,然后采用交叉累积剩余熵作为相似性测度对参考影像和待匹配影像的Ratio梯度图像进行匹配。交叉累积剩余熵利用累积分布函数代替密度函数有效克服了噪声对局部极值的影响,可以取得令人满意的结果。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2009年09期）
多源影像匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对多幅异源影像匹配准确性不高的问题,提出了一种改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法.首先利用基于快速自适应鲁棒性尺度不变的特征检测子与鲁棒性交迭的标准特征描述子,来增强特征匹配的鲁棒性;然后提出改进的随机抽样一致性算法,来提高模型估计的执行效率,同时保证鲁棒性;最后提出针对多幅异源影像匹配的平差方法,来优化异源匹配结果.实验结果表明,在异源影像存在较大差异的情况下,改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法具有精度高的优势.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多源影像匹配论文参考文献
[1].张力,孙钰珊,杜全叶,韩晓霞.多源光学卫星影像匹配及精准几何信息提取[J].测绘科学.2019
[2].张岩,孙世宇,李建增,胡永江.改进模型估计与平差的多幅异源影像匹配方法[J].北京理工大学学报.2018
[3].黎旻懿,杨杰,李平湘,郭琳.尺度不变特征转换算法的多源SAR影像匹配[J].遥感信息.2015
[4].李亚男,李浩,赵鹏,周弈,温四林.一种改进的Hu不变矩多源影像匹配方法[J].测绘与空间地理信息.2015
[5].李鹏,武文波,王宗伟.基于非线性尺度空间的多源遥感影像匹配[J].测绘科学.2015
[6].梁建国,马红.改进的SIFT双向匹配算法在异源影像匹配中的应用[J].地理空间信息.2014
[7].宛蓉,蒋丹妮,周天顺.基于改进的SIFT算法的异源影像匹配[J].地理空间信息.2014
[8].叶沅鑫,单杰,熊金鑫,董来根.一种结合SIFT和边缘信息的多源遥感影像匹配方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2013
[9].李建晔.点、线结合下的多源高分辨率遥感影像匹配[D].辽宁工程技术大学.2011
[10].江万寿,彭芳媛,岳春宇,王潇.利用Ratio梯度和交叉累积剩余熵进行多源遥感影像匹配[J].武汉大学学报(信息科学版).2009