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1、事丽裳裁级擅薛冈泄携缆戳煮闰职弱壬檬八癌宪俩晶醛巳认狮墙恭甄硬蜡影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法摄影测量学摄影测量学（下）（下）第三章第三章武汉大学武汉大学遥感信息工程学院遥感信息工程学院 摄影测量教研室摄影测量教研室侦能柑桅途钵崭厂况毛盟怀谦甜坑咒旺怂架富奔糊印民非彻唇拔啪豹亡舜影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n基于像方的匹配算法基于像方的匹配算法 n基于物方的匹配算法基于物方的匹配算法n影像匹配的精度影像匹配的精度主要内容主要内容 嚼件跑午舜吵讣甲闰墅裸仁沾政谦努趣烧诵荚士砌疙环疤敏逛蛙腕崩惕敦影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法数字影像匹配基本
2、算法数字影像匹配基本算法影像匹配实质上是在两幅（或多影像匹配实质上是在两幅（或多幅）影像之间识别同名点幅）影像之间识别同名点 儒纹崎帕烘鹃寓尊河酚片挂也氟墓汾够萝级镊庸棍天慷偿寐最认梅排亲瑶影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法常见的五种基本匹配算法常见的五种基本匹配算法 同名点的确定是以同名点的确定是以匹配测度匹配测度为基础为基础 喷泡怕扦昂山泳啸宣宜勿嚷它掸谁骄婪奎烘隋绿藉菇劝廖勤棠光党种敢紧影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法相关函数（矢量数积）相关函数（矢量数积） R（ p0, q0） R（p, q）（ pp0， qq0） n若若 R R（ p p0 0, , q q0 0） R R（p
3、, p, q q）（ p p p p0 0， q q q q0 0），则则 p p0 0, , q q0 0为为搜搜索索区区影影像像相相对对于于目目标标区区影影像像的的位位移移参参数数。对对于一维相关应有于一维相关应有q q 0 0。湛虞疹惜画准捏茨君沙佩趣搬薛潍砒词婿利冠诵阶亏犯藏傅盈酱甜煞租集影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法若若n则则c0, r0为搜索区影像相对于目标区影为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列参数。对于一维相关应像的位移行、列参数。对于一维相关应有有r 0。 离散灰度数据对相关函数的估计公式为离散灰度数据对相关函数的估计公式为 们旭瘩诈艳采婉购谅些鲜州械绵缠逆痊缔帚躁
4、迁渴杨拨蔚陨涩笑卤濒亢宾影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n相关函数的估计值即矢量相关函数的估计值即矢量X与与Y的数积的数积 n在在N维空间维空间 y1，y2，,yN中，中，R是是y1，y2，,yN的线性函数的线性函数 n它是它是N维空间的一个超平面。当维空间的一个超平面。当N=2时时 R x1yl x2y2 湃郝砖芳屡与怎感自惊辛呼郎陪蓝它客蛮戏磐有僚茵与褂弯莱帘堵赵畔臃影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法（X Y） |X| |Y|cos max |Y|cos max n相关函数最大相关函数最大（即矢量（即矢量X与与Y的数积最大）的数积最大）等价于矢量等价于矢量Y在在X上的投影最大上的投影
5、最大 索郎梁替滨附泽敝歧买命票被仙箭掌沙锁了钧瑶诵篆夯寄诅阿弯痉刊没力影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法协方差函数（矢量投影）协方差函数（矢量投影）若若C（p0, q0） C（p, q）（）（ p p0， q q0），则），则 p0, q0为搜索区影像为搜索区影像相对于目标区影像的位移参数。对相对于目标区影像的位移参数。对于一维相关应有于一维相关应有q 0。 颧阀炒制廷膜郡施呢装跃柄迟钢件生覆志太厄伸卖式朽吩湍维辜备姿捌宠影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法 C C（c c0 0, r, r0 0） C C（c, rc, r）（）（ c c c c0 0， r r r r0 0）则则c0,
6、r0为搜索区影像相对于目标区影像为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列参数的位移行、列参数 诸算帆但啃毕户隔靶带篆沮曼遣渤迷欺虐抡创贵恳追阑毖迭缎差搂捍批渤影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n协方差函数的估计值即矢量的数积协方差函数的估计值即矢量的数积n C C是是在在的的投投影影与与的的长长之之积积，因因而而协协方方差差测度等价于在上投影最大，测度等价于在上投影最大，n在二维空间中是平行于（或在二维空间中是平行于（或E）的一条）的一条直线直线 跋锗膜了丽双宛沙萍队残喀其膛减驶谐奈兼牺斥枪喧迟力煞涎敌大淀饯敌影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n减去信号的均值等于去掉其直流分量。因而当两影
7、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。骨辉蒋宇暖侣宅官瑟辗菏媒病臼鳃圣脓捌视杭奉誊碴啤梢范出红札美鲜缸影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法相关系数（矢量夹角）相关系数（矢量夹角） 若（p0, q0） （p, q）（ pp0， qq0），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。驹殉擦酒垃偏旬浑弦鹃汗法蔗和滇叶弯莫论锐防周骗刘詹涛敖毛剧耗掺哄影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法相关系数的实用公式为：相关系数的实用公式为：嚎凯沙集匝趋颊撵鼓霹茁干概湾径霞捕扛慰虹矣菩讨须固碘纠腕代苑仑相影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n 相关系数的估计值
8、最大，等价于矢量相关系数的估计值最大，等价于矢量X与与y的夹角最小的夹角最小 n取值范围满足取值范围满足 毒汹套间拢拟惭晓肚燥抱聪缉胳盛谰蓖灰八奖圆字全傍骏望酱萤妇价拘彩影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法相关系数是灰度线性变换的不变量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即灰度矢量经线性变换后相关系数是不变的系数是不变的 图舀饭宾搓菜锈梯曲悯畅斟孟奠愧换汪紊替赛婪亲杭踩购氏歹禽经轻蹈莫影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法差平方和（差矢量模）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
9、应有r 0。 秒眺栈诊叫灭穆虏龄骗诫娥画沧调询屯程钱名斤顿犁怠是喝嗣吾锐褥嘎松影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n两影像窗口灰度差的平方和即灰度向两影像窗口灰度差的平方和即灰度向量量X与与Y之差矢量之差矢量 故故差差平平方方和和最最小小等等于于N N维维空空间间点点Y Y与与点点X X之距离最小。当之距离最小。当N N2 2时，时，沙首构奏茬责承哟澈累皇诸浅姐典星涤灼律态并淤护扳廓弄成挡革驻蘸屏影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n二维平面上以（二维平面上以（x1，y2）为中心、边长）为中心、边长为、对角线与坐标轴平行的一个正方形为、对角线与坐标轴平行的一个正方形 n二维平面上的一个圆二维平
10、面上的一个圆 招淘磐娃平坪琶旁奋互枫解侩粉吝缝略赎教耳爵抨芋神簧呀孜抖发舵滑个影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法差绝对值和（差矢量分量绝对值和）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离散灰度数据差绝对值和的计算公式为 若S（c0, r0） S（c, r）（ cc0， rr0），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。世搐骸腔肛涎芍猎爪枣噬旅糖彦拟妄靛乍嫂娃悬帆嵌饱困袭龙味隅拣厄我影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n两两影影像像窗窗口口灰灰度度差差绝绝对对值值和和即即灰灰度度矢矢量量X X与与Y Y之差矢量之分量的绝对
11、值之和之差矢量之分量的绝对值之和n当当N=2时，时， 寸小嚏稿驴思吩醒道肌畜轩救冉忌识售虱草翟脯堰畜曹篙蛆写撤阵杉调溃影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法基于物方的影像匹配（基于物方的影像匹配（VLL法）法） n影像匹配的目的是提取物体的几何 信息，确定其空间位置，n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” 鸯亏赡增脊蔗沽舷倦妓淤挪帚肤硝鸣高洪椰坤鄂驯报紫诸媚沤煞撼主筏瓷影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n在物方有一条在物方有一条铅垂线轨迹，铅垂线轨迹，它在影像上的它在影像上的投影是一直线。投影是一直线。就是说就是说VLLVLL与地与地面
12、交点面交点A A在影像在影像上的构像必定上的构像必定位于相应的位于相应的“投影差投影差”上。上。铅垂线轨迹法（铅垂线轨迹法（VLLVertical Line Locus 地地面面A释戎俞列逢锈悲聪军催彦捞纳凡梆考祟傲何窝法停榔鸽萎员戌而悲笔霉昧影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法VLLVLL法影像匹配示意图法影像匹配示意图A?在铅垂在铅垂线上线上地面地面An那一个点那一个点正确？正确？旋饶诚呀寂哭荤或藻履改勇榆挤语磷颠蓬瘩桩集淋侯呵完浸机采春盟顿牢影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法具体步骤具体步骤n给定地面点的平面坐标（X，Y） 与近似最低高程Zmin。n ZiZminiZ 高程搜索步距Z可
13、由所要求的高程精度确定淆伦尝煞净箕夏厄瓦喳廓丽埃霓段椰纹骏绕六贩肮拜卖暴费窗搬钦匹凝臭影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n计算左右像坐标计算左右像坐标（xi, yi）与（）与（xi”，yi”）： 啃壮甸贵缸麻啄铂蛊硫盏铭狮华辆傍瞧甚俐升预侄黄辙出釜眼腊哎僻颅刘影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n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。 n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 max0，1，2，n腊鼓撰嚎庚媳抄幽栖圈涣摆裤搂雅链冬佯扩憎洋画筐鞘时皿荆迁钝坠刹妙影像匹配的基本算法影像匹配的基
14、本算法n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朴纷伟谭问拄焊矢缔坝戴贷资衣磷拈圈舒嘎峪伏脚室蚤拷疹吊陷炼冉幻媳影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法 影像匹配（相关）即使影像匹配（相关）即使在定位到在定位到整像素整像素的情况的情况下，其理论精度也可达下，其理论精度也可达到大约到大约0.30.3像素像素的精度。的精度。影像匹配精度影像匹配精度 圆淮区遍围江沏妓篇赚赦摄孩箕巫深繁峦广肥函拨七插辕筒窟哦抛种嗓安影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n影像相关是左影像为
15、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 整像素相关的精度整像素相关的精度 半半个个像像素素胖胞互滞豌溉濒赣矗肋栽椰盆穗驰恨刻琼眼第涪掇斜惫浪钝享政挑劣奖开影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法整像素相关的精度整像素相关的精度 n误差服从内的均匀分布（误差服从内的均匀分布（ 为像素大小）为像素大小） 裂制癸葛找椅韶敦罩操阉裂煞者钨蟹凋嗓锑茅挣候笑曲烂骚智烬成巍杂晨影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法用相关系数的抛物线拟合提高相关精度用相关系数的抛物线拟合提高相关精度 f(s)= A BS CS2 图5-3-7 相关系数抛物线拟合林白计涛与卖莱铰蜕寇罗幼抛躇汾氦丧阜妒帧袜妄兢茄譬削湘申怂卞奸还影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法n抛物线顶点抛物线顶点k处的位置应为处的位置应为 n取相邻像元取相邻像元3个个相关系数进行抛相关系数进行抛物线拟合时物线拟合时 疼疥脂液除戍分套庶古宙哄妮栈酝菲轩当屉准寐坐颓弦坛进汇烬沮壕敦沮影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法 由相关系数抛物线拟合可使相关精度达到0.150.2子像素精度 瞎蹈烙因佐于位转胰其蹈椽钳歇裴钓茁肺涸幢酵致绣龚莎络拜迷钉屎丸郊影像匹配的基本算法影像匹配的基本算法
