發(fā)布時間：2018-07-14 17:04

【摘要】：隨著無人機技術(shù)的發(fā)展,無人機影像特征點提取方法成為了研究的熱點。本文針對提取到的特征點存在不同程度的冗余問題,在利用SIFT算法對無人機影像進行特征點提取的基礎(chǔ)上,提出了一種基于歐氏距離和色彩差的特征點篩選原則。實驗表明,通過計算特征點間歐氏距離可以檢測距離較近的特征點,并以色彩差為取舍標準進行過濾篩選,得到的特征點分布均勻,在一定程度上降低了特征點的冗余度。
[Abstract]:With the development of UAV technology, UAV image feature point extraction method has become a hot spot. In this paper, aiming at the redundancy problem of extracted feature points, a principle of feature point selection based on Euclidean distance and color difference is proposed based on sift algorithm for UAV image feature points extraction. The experimental results show that the Euclidean distance between feature points can be detected by calculating the Euclidean distance between the feature points, and the color difference is used as the criterion for filtering and screening, the distribution of the feature points is uniform, and the redundancy of the feature points is reduced to a certain extent.
【作者單位】： 西南交通大學;中國人民解放軍61287部隊;四川省土地統(tǒng)征事務(wù)中心;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(編號:2014BAL01B00)
【分類號】：P23

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本文編號：2122325