光流特征聚类的车载全景序列影像匹配方法-中国学术期刊网络出版总库

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光流特征聚类的车载全景序列影像匹配方法

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【英文篇名】	An Image Match Method Based on Optical Flow Feature Clustering for Vehicleborne Panoramic Image Sequence
【下载频次】	★★★★★
【作者】	张正鹏; 江万寿; 张靖;
【英文作者】	ZHANG Zhengpeng; JIANG Wanshou; ZHANG Jing; School of Geomatics; Liaoning Technical University; State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying; Mapping and Remote Sensing; Wuhan University;
【作者单位】	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;
【文献出处】	测绘学报 , Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 编辑部邮箱 2014年 12期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	车载全景影像; 光流聚类; 均值漂移; SIFT特征;
【英文关键词】	vehicle-borne panoramic image; optical flow clustering; mean shift; SIFT feature;
【摘要】	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。
【英文摘要】	An image match method based on optical flow feature clustering is presented for vehicle-borne panoramic image sequence.The spatial domain and range domain of image feature space are built by the coordinates of SIFT multi-scale feature matching point and optical flow vector,then the panoramic image match is finished by Mean Shift attached to the optical flow clustering constraint condition in image feature space.Finally,panoramic geometric constraint of Ransac method is used for gross error detection.Several...
【基金】	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)
【更新日期】	2015-01-20
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言搭载全景相机传感器的车载移动测量系统,可完成沿道路360°场景的全景影像数据采集。由于立体模型较好地保持了平面影像特征,且可方便地引入经典的图像处理方法,因此采用立体模型构建全景影像,较容易进行影像匹配、提取与识别等应用[1]。立体全景序列影像的匹配,目前主要?

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