近景影像三角网内插点密集匹配方法

• 作者: 宋伟东 张亚男 朱红 杨冬
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 近景影像 Delaunay三角网 随机抽样一致性算法 极线约束
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 基础研究
• 页码范围: 19-23
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.04.005

摘要

针对目前密集匹配中依据种子点寻找新特征点存在计算复杂的问题,该文提出一种近景影像Delaunay三角网内插点密集匹配方法.该方法首先采用尺度不变特征变换算子匹配特征点,通过随机抽样一致性算法对特征点进行优化,以获取高精度同名点;依据同名点构建Delaunay三角网,在同名相似三角形内,以内插重心点作为匹配基元,并对内插点进行色彩信息相似性约束和极线约束,剔除粗差提高匹配结果精度;在匹配传播过程中,新特征点不断插入三角网中,对三角网进行动态更新,用于约束后续匹配.该方法能够避免繁琐计算,同时具有较高的可靠性,适用于不同类型的近景影像数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋伟东	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	145	1181	18.0	24.0
2	张亚男	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	31	60	4.0	6.0
3	朱红	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	10	67	6.0	8.0
4	杨冬	辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院	2	20	2.0	2.0