基于改进的MROGH的特殊纹理航摄影像匹配.docx
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【基于改进的MROGH的特殊纹理航摄影像匹配】 在航摄影像处理领域,针对具有特殊纹理的影像,如大面积的荒漠、林地和耕地,传统的影像匹配方法往往面临挑战,因为这类影像可能存在贫乏纹理和重复纹理的问题。贫乏纹理导致信息量低,容易受到噪声干扰,而重复纹理则可能导致描述符的可区分性下降,产生多个匹配点,这些因素都对匹配精度造成了影响。为了改善这种情况,本文提出了一种结合颜色不变量和改进的MROGH(Multi-support Region Order-based Gradient Histogram)特征的特殊纹理影像匹配方法。 MROGH是一种基于多支持区域的梯度直方图匹配技术,它在处理重复纹理时表现出良好的独特性。然而,单纯依赖灰度梯度向量可能会引发误匹配和匹配不均匀的问题。因此,本文引入了颜色不变量模型来增强描述符的特性。颜色不变量模型基于Kubelka-Munk理论,该理论是用于描述非透明物体光谱辐射特性的模型。通过考虑彩色影像中的颜色信息,可以在匹配过程中增加鲁棒性,降低噪声影响,特别是在光照条件变化的情况下。 具体实现步骤如下: 1. 首先,采用颜色不变量模型构建一个描述符,该描述符同时考虑了局部图像的颜色和空间关系,增强了特征点的识别能力。 2. 其次,通过预测同名区域的方式来缩小搜索空间,这一步骤有助于减少计算量,提高匹配的效率。 3. 最后,应用最小二乘匹配方法对初步匹配结果进行优化,进一步提升匹配的精度,达到子像素级别的匹配效果。 实验结果表明,这种方法对于贫乏纹理和重复纹理的影像都能获得更多的匹配点,并且能够实现高精度的影像匹配。与线特征辅助匹配、相位相关法或基于图论的方法相比,提出的算法在保持良好匹配性能的同时,降低了计算复杂度,更适用于实际应用。 总之,本文的创新点在于结合颜色不变量和MROGH特征,提高了特殊纹理航摄影像的匹配质量和效率。这种方法不仅能够应对纹理贫乏和重复的挑战,还能实现高精度的子像素匹配,为航摄影像处理提供了新的解决方案。
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