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公开(公告)号：CN104537707B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201410745020.1
申请日：2014-12-08
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及像方型立体视觉在线移动实时测量系统，首先进行相机标定；在立体相机的移动过程中，获取若干组立体图像；图像预处理；特征提取与立体匹配；三维重建；立体图像模型连接；对于任一时刻的立体影像，获取相邻时刻的立体影像中的同名像点，以它们为两组立体影像的连接点，通过前方交会计算得到两组立体模型的同名模型点，通过空间相似变换将两组立体模型变换到同一空间坐标系下；依次对下一时刻的立体影像进行同样处理，将所有的立体图像模型连接成一个针对整个场景的整体模型。
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公开(公告)号：CN104299228A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410489873.3
申请日：2014-09-23
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G06T7/344 , G06T7/49 , G06T2207/10032
Abstract: 本发明涉及一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法，属于遥感测量技术领域。本发明首先提取影像特征点作为初始匹配同名点；提取待匹配影像的特征点Pi；利用仿射变换模型和初始匹配同名点对所提取的待匹配特征点Pi进行同名点预测，以及相关系数匹配，得到的Pi同名点，并将得到同名点作为下一层加密匹配的已知点，重复特征点提取、点位预测和相关系数匹配过程，进行逐层加密匹配，直至获取满足需要的匹配点数量。本发明所采用的逐层加密匹配以及精确点位预测机制能够有效解决火星表面影像密集匹配的问题，且随着加密匹配过程中同名点的逐渐增多，点位预测精度逐步提高，最终可达到1～3个像素的高精度点位预测结果。
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公开(公告)号：CN104299228B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201410489873.3
申请日：2014-09-23
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于精确点位预测模型的遥感影像密集匹配方法，属于遥感测量技术领域。本发明首先提取影像特征点作为初始匹配同名点；提取待匹配影像的特征点Pi；利用仿射变换模型和初始匹配同名点对所提取的待匹配特征点Pi进行同名点预测，以及相关系数匹配，得到的Pi同名点，并将得到同名点作为下一层加密匹配的已知点，重复特征点提取、点位预测和相关系数匹配过程，进行逐层加密匹配，直至获取满足需要的匹配点数量。本发明所采用的逐层加密匹配以及精确点位预测机制能够有效解决火星表面影像密集匹配的问题，且随着加密匹配过程中同名点的逐渐增多，点位预测精度逐步提高，最终可达到1～3个像素的高精度点位预测结果。
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公开(公告)号：CN104537707A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410745020.1
申请日：2014-12-08
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及像方型立体视觉在线移动实时测量系统，首先进行相机标定；在立体相机的移动过程中，获取若干组立体图像；图像预处理；特征提取与立体匹配；三维重建；立体图像模型连接；对于任一时刻的立体影像，获取相邻时刻的立体影像中的同名像点，以它们为两组立体影像的连接点，通过前方交会计算得到两组立体模型的同名模型点，通过空间相似变换将两组立体模型变换到同一空间坐标系下；依次对下一时刻的立体影像进行同样处理，将所有的立体图像模型连接成一个针对整个场景的整体模型。
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