最小二乘影像匹配幻灯片.ppt
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1、第1页,共27页,编辑于2022年,星期六 问题的提出如何提高影像匹配的精度如何提高影像匹配的精度?第五章第五章 影像匹配影像匹配第2页,共27页,编辑于2022年,星期六第五章第五章 影像匹配影像匹配5.1 影像匹配基础理论5.2 基于灰度的影像匹配 5.3 最小二乘影像匹配5.4 特征匹配与整体匹配 内 容 安 排第3页,共27页,编辑于2022年,星期六 内 容 安 排 5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配一一 概述概述二二 最小二乘影像匹配的原理最小二乘影像匹配的原理三三 单点最小二乘影像匹配算法单点最小二乘影像匹配算法四四 带共线条件的最小二乘影像匹配带共线条件的最小二乘影像匹配
2、 第4页,共27页,编辑于2022年,星期六 一一 概述概述(what)(what)1 1、最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配(Least Square Image(Least Square Image Matching)Matching)是一种基于灰度的影像匹配,它同是一种基于灰度的影像匹配,它同时考虑到局部影像的灰度畸变和几何畸变,是时考虑到局部影像的灰度畸变和几何畸变,是通过迭代使灰度误差的平方和达到极小,从而通过迭代使灰度误差的平方和达到极小,从而确定出共轭实体的影像匹配方法。确定出共轭实体的影像匹配方法。5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配第5页,共27页,编辑于2022年,星期六
3、 5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配2 2、最小二乘影像匹配是由德国、最小二乘影像匹配是由德国AckermannAckermann教授在教授在80 80 年代提出。年代提出。3 3、最小二乘影像匹配的优点是精度高,可达到、最小二乘影像匹配的优点是精度高,可达到1/10 1/10 到到1/1001/100个像素,缺点是初值要求精度高个像素,缺点是初值要求精度高,迭代时间长。迭代时间长。4 4、实际应用中,一般将基于灰度的匹配或基于特征的匹配、实际应用中,一般将基于灰度的匹配或基于特征的匹配作为粗匹配,而将最小二乘影像匹配作为作为粗匹配,而将最小二乘影像匹配作为 精匹配。精匹配。第6页,共2
4、7页,编辑于2022年,星期六 二二 最小二乘影像匹配的原理最小二乘影像匹配的原理 (1)(1)若不考虑灰度畸变和几何畸变,则:若不考虑灰度畸变和几何畸变,则:5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配第7页,共27页,编辑于2022年,星期六(2)(2)仅考虑辐射的线性畸变的最小二乘匹配仅考虑辐射的线性畸变的最小二乘匹配法方程法方程 假定假定g g1 1,g g2 2 已作过中心化已作过中心化处理,则:处理,则:5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配第8页,共27页,编辑于2022年,星期六 5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配(2)(2)仅考虑辐射的线性畸变的最小二乘匹配仅考虑辐射的线
5、性畸变的最小二乘匹配第9页,共27页,编辑于2022年,星期六因为相关系数为:因为相关系数为:则:则:“相关系数最大相关系数最大”“信噪比为最大信噪比为最大”因为没引入几何变形参数,所以匹配结果是以整因为没引入几何变形参数,所以匹配结果是以整像素为单位。像素为单位。5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配(2)(2)仅考虑辐射的线性畸变的最小二乘匹配仅考虑辐射的线性畸变的最小二乘匹配第10页,共27页,编辑于2022年,星期六(3)仅考虑影像相对移位的一维最小二乘匹配仅考虑影像相对移位的一维最小二乘匹配 由于最小二乘匹配是非线性系统,因此必须进由于最小二乘匹配是非线性系统,因此必须进行迭代。迭
6、代过程的收敛的速度取决于初值。行迭代。迭代过程的收敛的速度取决于初值。x 5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配第11页,共27页,编辑于2022年,星期六 1 1、基本思想基本思想 两个二维影像之间的几何变两个二维影像之间的几何变形,不仅仅存在着相对移位,形,不仅仅存在着相对移位,而且还存在着图形变化。只有而且还存在着图形变化。只有充分地考虑影像的几何变形,充分地考虑影像的几何变形,才能获得最佳的影像匹配。才能获得最佳的影像匹配。图 6-11 两个二维影像之间的几何变形1 5.3 最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配 三三 单点最小二乘影像匹配算法单点最小二乘影像匹配算法第12页,共27页,编
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