針對無人機遙感圖像配準(zhǔn)對于實時性和穩(wěn)健性的要求,提出了一種基于ORB（Oriented FAST and rotated BRIEF）和改進(jìn)RANSAC的無人機遙感圖像配準(zhǔn)算法。首先通過ORB算法快速進(jìn)行特征檢測和特征描述;接著使用正反雙向匹配和余弦相似度方法進(jìn)行特征點粗匹配;最后,結(jié)合空間一致性檢測理論、PROSAC（Progressive sampling consensus）算法和L-M（Levenberg-Marquardt）算法來綜合改進(jìn)傳統(tǒng)RANSAC（Random sample consensus）算法,對匹配點對進(jìn)行了提純并計算出變換矩陣。實驗結(jié)果表明,本文改進(jìn)算法的匹配正確率和配準(zhǔn)精度分別達(dá)到了97.8%和0.563,較ORB+RANSAC算法提高了7.5%和20.6%,較ORB+PROSAC算法提高了4.3%和10.1%。在提純耗時方面,改進(jìn)RANSAC算法耗時最短,約占傳統(tǒng)RANSAC算法耗時的68.3%和PROSAC算法耗時的90.1%,有效提高了無人機遙感圖像配準(zhǔn)工作的速度和精度。 

【文章來源】：黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報. 2020,37(05)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【文章目錄】：
0 引 言
1 ORB算法特征提取
    1.1 FAST角點檢測
    1.2 ORB特征點描述
2 特征點粗匹配
    2.1 正反雙向匹配
    2.2 余弦相似度提純
3 改進(jìn)RANSAC算法精匹配
    3.1 傳統(tǒng)RANSAC算法
    3.2 改進(jìn)RANSAC算法
        3.2.1 空間一致性檢測
        3.2.2 PROSAC算法求解初始變換矩陣
        3.2.3 L-M算法提純變換矩陣
4 實驗結(jié)果對比分析
    4.1 圖像粗匹配實驗對比
    4.2 圖像精匹配實驗對比
    4.3 配準(zhǔn)效果實驗對比
5 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]無人機光學(xué)遙感圖像配準(zhǔn)方法研究[D]. 王梟.電子科技大學(xué) 2020



本文編號：3201373