影像匹配的特征

Posted 2023-03-19

参考技术A

由于原始相片中的灰度信息可转换为电子、光学或数字等形式的信号，因而可构成电子相关、光学相关或数字相关等不同的相关方式；而由于可运用于多个领域中，影像相关所匹配的对象也是多种多样的，如卫星遥感影像、航空摄影影像、近景摄影影像等，这些原始数据往往都不是理想的数据源，因此要针对各种特点选择合适的算法进行匹配。但一般来说，无论是光学相关、电子相关还是数字相关，所匹配的对象也有不同，但其理论基础都是相同的。
影像相关是利用互相关函数，评价两块影像的相似性以确定同名点。即首先取出以待定点为中心的小区域中的影像信号，然后取出其在另一影像中相应区域的影像信号，计算二者的相关函数，以相关函数最大值对应的相应区域中心点为同名点。即以影像信号分部最相似的区域为同名区域，同名区域的中心点为同名点。这也是自动化立体量测的基本原理。
同名点的确定是以匹配测度为基础的，因此定义匹配测度是影像匹配最首要的任务，基于不同的理论或不同的思想可以定义各种不同的匹配测度，因而形成了各种影像匹配方法及相应的实现算法。常见的基于像方灰度的影像匹配算法有相关函数法、协方差函数法、相关系数法、差平方和法、差绝对值和法、最小二乘法等，基于物方的影像匹配算法有铅垂线轨迹法（VLL，Vertical Line Locus），另外还有基于像方特征的跨接法影像匹配，金字塔多级影像匹配， SIFT等等。