【摘 要】
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提出一种光流特征聚类的车载全景序列影像匹配方法。采用非参数化的均值漂移特征聚类思想,以SIFT多尺度特征匹配点的位置量和光流矢量,构建了影像特征空间的空域和值域;利用
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家973计划(2012CB719904);国家自然科学基金(41101452);高等学校博士学科点专项科研基金(20122121120003);测绘地理信息公益性行业科研专项(201412007)
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提出一种光流特征聚类的车载全景序列影像匹配方法。采用非参数化的均值漂移特征聚类思想,以SIFT多尺度特征匹配点的位置量和光流矢量,构建了影像特征空间的空域和值域;利用特征空间中对应的显著图像光流特征为聚类条件,实现了全景序列影像的匹配;最后以全景极线几何约束为条件进行粗差的剔除。通过相同、不同内点率以及不同数据的试验对比分析,本文方法在匹配正确点数和正确率方面要优于经典的Ransac法和金字塔Lucas-Kanade光流法,尤其在场景复杂造成的低内点率情况下,算法表现较为稳定,并可较好地剔除由重复纹理、运动物体、尺度变化等产生的匹配点粗差。
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