【摘 要】
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提出了一种在核线几何约束下基于自适应归一化互相关(NCC)及奇异值分解(SVD)的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法(SVD-NCC).算法首先利用SIFT特征的尺度和方位信息对特征点
【机 构】
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中国矿业大学国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室; 中国矿业大学环境与测绘学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41001312,41001297,40901221);中国博士后科学基金项目(20090450182)
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提出了一种在核线几何约束下基于自适应归一化互相关(NCC)及奇异值分解(SVD)的尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法(SVD-NCC).算法首先利用SIFT特征的尺度和方位信息对特征点邻域进行仿射变形改正,然后基于NCC测度和SVD算法生成特征点间匹配矩阵并获得其对应关系.在具体实现策略上,算法首先基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集,并基于SVD-NCC算法获得初始匹配点对用于立体像对的核线几何估计,然后在核线几何约束下对其余特征点进行扩展匹配及误匹配剔除.实际的宽基线序列立体影像匹配试验结果表明该方法可显著提高匹配点的数量和匹配正确率.
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