【摘 要】
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在移动测量系统获取的街道序列影像中,建筑物立面占有相当大的比例,而通常建筑物立面含有大量的规则重复纹理。利用特征匹配的方法对此类影像进行匹配时,容易造成大量的误匹
【基金项目】
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测绘地理信息公益性行业科研专项项目“国产倾斜航摄仪与POS一体化集成及软件平台开发示范应用”(编号:201512008);国家自然科学基金项目“面向城市典型目标快速信息提取的车载多传感器信息融合与并行分类方法研究”(编号:41401527);武汉市测绘研究院博士后创新实践基地科研项目“面向城市典型目标模型重建的车载点云分类方法研究”(编号:WGF2016001)共同资助
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在移动测量系统获取的街道序列影像中,建筑物立面占有相当大的比例,而通常建筑物立面含有大量的规则重复纹理。利用特征匹配的方法对此类影像进行匹配时,容易造成大量的误匹配,严重影响后期的影像定向以及三维重建。针对此问题,提出了一种利用相位相关算法辅助KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）对角点进行跟踪,从而实现特征匹配的算法。首先,在整体上利用相位相关将待匹配的影像对进行粗配准;然后,使用KLT算法从影像中提取局部角点特征并进行跟踪匹配。实验结果表明,该算法对建筑物密集的街道序列影像匹配的正确率比单纯
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