6.3 影像匹配基础算法课件

6.3影像匹配基础算法影像匹配的基本算法6.3影像匹配基础算法基于像方的匹配算法

基于物方的匹配算法影像匹配的精度主要内容

6.3影像匹配基础算法数字影像匹配基本算法影像匹配实质上是在两幅（或多幅）影像之间识别同名点6.3影像匹配基础算法常见的五种基本匹配算法

同名点的确定是以匹配测度为基础6.3影像匹配基础算法相关函数（矢量数积）

R（p0,q0）＞R（p,q）（p

p0，q

q0）若R（p0,q0）＞R（p,q）（p

p0，q

q0），则p0,q0为搜索区影像相对于目标区影像的位移参数。对于一维相关应有q

0。6.3影像匹配基础算法若则c0,r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列参数。对于一维相关应有r

0。

离散灰度数据对相关函数的估计公式为

6.3影像匹配基础算法相关函数的估计值即矢量X与Y的数积

在N维空间{y1，y2，

,yN}中，R是y1，y2，

,yN的线性函数

它是N维空间的一个超平面。当N=2时

R＝

x1yl＋

x2y2

6.3影像匹配基础算法（X·Y）＝

|X|·|Y|·cos

＝

max|Y|cos

＝

max相关函数最大（即矢量X与Y的数积最大）等价于矢量Y在X上的投影最大

6.3影像匹配基础算法协方差函数（矢量投影）若C（p0,q0）

＞

C（p,q）（

p

p0，

q

q0），则

p0,q0为搜索区影像相对于目标区影像的位移参数。对于一维相关应有q

0。

6.3影像匹配基础算法

C（c0,r0）＞C（c,r）（c

c0，r

r0）则c0,r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列参数

6.3影像匹配基础算法协方差函数的估计值即矢量的数积C是在的投影与的长之积，因而协方差测度等价于在上投影最大，在二维空间中是平行于（或E）的一条直线

6.3影像匹配基础算法减去信号的均值等于去掉其直流分量。因而当两影像的灰度强度平均相差一个常量时，应用协方差测度可不受影响。6.3影像匹配基础算法相关系数（矢量夹角）

若

（p0,q0）＞

（p,q）（p

p0，q

q0），则p0,q0为搜索区影像相对于目标区影像的位移参数。对于一维相关应有q

0。6.3影像匹配基础算法相关系数的实用公式为：6.3影像匹配基础算法

相关系数的估计值最大，等价于矢量X’与y’的夹角最小

取值范围满足

6.3影像匹配基础算法相关系数是灰度线性变换的不变量即灰度矢量经线性变换后相关系数是不变的6.3影像匹配基础算法差平方和（差矢量模）

若S2（c0,r0）<S2（c,r），则c0,r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列参数。对于一维相关应有r

0。6.3影像匹配基础算法两影像窗口灰度差的平方和即灰度向量X与Y之差矢量

故差平方和最小等于N维空间点Y与点X之距离最小。当N＝2时，6.3影像匹配基础算法二维平面上以（x1，y2）为中心、边长为、对角线与坐标轴平行的一个正方形

二维平面上的一个圆

6.3影像匹配基础算法差绝对值和（差矢量分量绝对值和）

离散灰度数据差绝对值和的计算公式为若S（c0,r0）<S（c,r）（c

c0，r

r0），则c0,r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列参数。对于一维相关应有r

0。6.3影像匹配基础算法两影像窗口灰度差绝对值和即灰度矢量X与Y之差矢量之分量的绝对值之和当N=2时，

6.3影像匹配基础算法基于物方的影像匹配（VLL法）

影像匹配的目的是提取物体的几何信息，确定其空间位置，能够直接确定物体表面点空间三维坐标的影像匹配方法得到了研究，这些方法也被称为“地面元影像匹配”6.3影像匹配基础算法在物方有一条铅垂线轨迹，它在影像上的投影是一直线。就是说VLL与地面交点A在影像上的构像必定位于相应的“投影差”上。铅垂线轨迹法（VLL－VerticalLineLocus地面A6.3影像匹配基础算法VLL法影像匹配示意图A?在铅垂线上地面A那一个点正确？6.3影像匹配基础算法

具体步骤给定地面点的平面坐标（X，Y）与近似最低高程Zmin。

Zi＝Zmin＋i·

Z高程搜索步距

Z可由所要求的高程精度确定6.3影像匹配基础算法计算左右像坐标（xi’,yi’）与（xi”，yi”）：

6.3影像匹配基础算法分别以（xi’,yi’）与（xi”，yi”）为中心在左右影像上取影像窗口，计算其匹配测度，如相关系数pi。

将i的值增加1，重复（2），（3）两步，得到

0，

1，

2，···

n取其最大者

k：

k＝max{

0，

1，

2，···

n}6.3影像匹配基础算法还可以利用

k及其相邻的几个相关系数拟合一抛物线，以其极值对应的高程作为A点的高程，以进一步提高精度，或以更小的高程步距在一小范围内重复以上过程。图5-3-7相关系数抛物线拟合6.3影像匹配基础算法

影像匹配（相关）即使在定位到整像素的情况下，其理论精度也可达到大约0.3像素的精度。影像匹配精度

6.3影像匹配基础算法影像相关是左影像为目标区与右影像上搜索区内相对应的相同大小的一影像相比较，求得相关系数，代表各窗口中心像素的中央点处的匹配测度整像素相关的精度

半个像素6.3影像匹配基础算法整像素相关的精度误差服从内的均匀分布（

为像素大小）

6.3影像匹配基础算法用相关系数的抛物线拟合提高相关精度

f(s)=A＋B·S＋