【摘 要】
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针对目前密集匹配中依据种子点寻找新特征点存在计算复杂的问题,该文提出一种近景影像Delaunay三角网内插点密集匹配方法。该方法首先采用尺度不变特征变换算子匹配特征点,通
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41101452);辽宁工程技术大学研究生科研立项(5A2014027-01)
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针对目前密集匹配中依据种子点寻找新特征点存在计算复杂的问题,该文提出一种近景影像Delaunay三角网内插点密集匹配方法。该方法首先采用尺度不变特征变换算子匹配特征点,通过随机抽样一致性算法对特征点进行优化,以获取高精度同名点;依据同名点构建Delaunay三角网,在同名相似三角形内,以内插重心点作为匹配基元,并对内插点进行色彩信息相似性约束和极线约束,剔除粗差提高匹配结果精度;在匹配传播过程中,新特征点不断插入三角网中,对三角网进行动态更新,用于约束后续匹配。该方法能够避免繁琐计算,同时具有较高的可靠性,适用于不同类型的近景影像数据。
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