最小二乘影像匹配.pdf

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1、数字摄影测量中最小二乘影像匹配研究院(系)交通学院学号152596学生姓名黄海南指导教师何辉明提交日期2016年6月6日东南大学交通学院2016年6月目录1.前言............................................................................................................................12.研究背景与意义.....................................

2、...................................................................13.研究现状....................................................................................................................24.最小二乘影像匹配的原理................................................

3、........................................34.1仅考虑辐射线性畸变的最小二乘匹配..........................................................34.2仅考虑影像相对移位的最小二乘匹配..........................................................55.单点最小二乘影像匹配...........................................

4、.................................................56.最小二乘影像匹配的精度........................................................................................87.实验图像测试结果与分析.......................................................................................

5、.98.总结与展望..............................................................................................................118.1总结.................................................................................................................118.2展望......

6、..........................................................................................................11参考文献.....................................................................................................................12东南大学交通学院1.前言影像匹配是数字摄影

7、测量的典型问题之一。在航空摄影测量领域，影像匹配是自动获取数字地面模型（DTM）的关键技术，是以影像匹配代替传统的人工观测，来达到自动确定同名点的目的。一般来说，由于影像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同，因此即使是对同一物体，在影像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同，如果考虑到噪声、干扰等影响会使影像发生很大差异，影像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。在计算机视觉中，通常称为影像配准，而且很多领域中影像匹配都是必不可少的关键环节。目前影像匹配己成为现

8、代信息处理，特别是图像信息处理领域中的一项非常重要的技术，已有很多学者进行这方面的研究而且已经取得了很好的成就。影像匹配研究涉及到了影像采集、影像预处理、影像分割、特征提取等，并且与计算机视觉、多维信号处理和数值计算方法等紧密结合。它也是其它一些影像分析技术，如立体视觉、运动分析、数据融合等的基础。目前，它的应用范围相当广泛，在计算机视觉、虚拟现实场景、航空航天遥感与数字摄影测量、医学影像分析、光学和雷达跟踪、景物制导、地形匹配、指纹与肖像检测等领域都有着重要的应用价