【摘要】：無人機(jī)攝影測量系統(tǒng)具有實(shí)時性強(qiáng)、低成本、反應(yīng)快速與自動化等特點(diǎn),目前已逐漸成為空間地理信息數(shù)據(jù)獲取的重要技術(shù)手段之一。而影像匹配是獲取無人機(jī)影像數(shù)據(jù)后處理與應(yīng)用的關(guān)鍵步驟。無人機(jī)影像匹配方法與一般圖像匹配方法有所不同,首先無人機(jī)獲取的影像分辨率較高,細(xì)節(jié)紋理極為豐富。其次無人機(jī)平臺穩(wěn)定性相對較差,飛行姿態(tài)角易發(fā)生改變,同一地物在左右影像成像時可能具有較大差異。最后由于無人機(jī)飛行航高不能嚴(yán)格控制,因此獲得的相鄰影像重疊區(qū)之間將存在一定的尺度變換關(guān)系。如何實(shí)現(xiàn)高精度的無人機(jī)影像匹配,是遙感領(lǐng)域的一個新問題,也是目前研究的熱點(diǎn)。本文對無人機(jī)影像匹配方法進(jìn)行了研究,主要工作如下:(1)按照基于灰度與基于特征兩種類型全面研究了國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行圖像匹配的研究現(xiàn)狀,并分析了現(xiàn)有算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及在無人機(jī)影像中進(jìn)行應(yīng)用所存在的問題。(2)詳細(xì)研究了無人機(jī)影像匹配相關(guān)的基礎(chǔ)原理,主要包括圖像匹配的定義、圖像匹配方法與圖像間的變換模型。(3)深入研究了Harris、SIFT、SURF、ORB四種基于點(diǎn)特征的圖像匹配算法,并采用3張無人機(jī)影像,進(jìn)行了特征點(diǎn)提取的對比實(shí)驗(yàn)。(4)針對RANSAC算法在無人機(jī)影像誤匹配點(diǎn)剔除中存在的不足,將VFC算法引入到無人機(jī)影像匹配中,提出了一種基于VFC算法的無人機(jī)影像匹配方法。首先分別利用SIFT算法和SURF算法建立粗匹配關(guān)系,然后利用VFC算法對粗匹配點(diǎn)集中的誤匹配點(diǎn)進(jìn)行剔除,從而實(shí)現(xiàn)高精度匹配,并將誤匹配點(diǎn)剔除結(jié)果與傳統(tǒng)RANSAC算法所得結(jié)果進(jìn)行對比分析。經(jīng)過以上研究可得,基于點(diǎn)特征的圖像匹配方法最適用于無人機(jī)影像的匹配,并且常用的基于點(diǎn)特征的圖像匹配算法中,SIFT算法對于無人機(jī)影像的特征點(diǎn)提取穩(wěn)定性最好、效果最佳;一般的無人機(jī)影像匹配方法都是在粗匹配基礎(chǔ)上懫用RANSAC算法進(jìn)行誤匹配點(diǎn)剔除,然而當(dāng)影像中出現(xiàn)大面積河流、湖泊等地物時,基于RANSAC算法的匹配方法雖然可以實(shí)現(xiàn)影像匹配,但結(jié)果精度往往較低,容易出現(xiàn)正確匹配點(diǎn)被誤剔除的問題;VFC算法在粗匹配點(diǎn)集中包含較多離散匹配點(diǎn)的情況下,無論是與SIFT算法還是SURF算法相組合,均具有良好的適用性,總能夠保留下相較于RANSAC算法更多的正確匹配點(diǎn),較好地解決正確匹配點(diǎn)誤剔除的問題。
【圖文】：

圖像匹配流程圖

圖像匹配方法分類圖
【學(xué)位授予單位】：長安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：P231

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黃登山;王曉楠;;基于Canny和Hillbert-Huang變換的改進(jìn)的SIFT算法研究[J];西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2015年06期

2 賈凱;曲仕茹;;改進(jìn)的SSDA圖像匹配算法[J];測控技術(shù);2012年10期

3 胡慶武;艾明耀;殷萬玲;袁輝;;大旋角無人機(jī)影像全自動拼接方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程;2012年15期

4 王振江;吳健;林方全;;一種結(jié)合快速灰度投影與SSDA的圖像匹配方法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年33期

5 楊秋菊;肖雪梅;;基于改進(jìn)Canny特征點(diǎn)的SIFT算法[J];計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì);2011年07期

6 黃真寶;陳陽;;圖像匹配中NCC算法的一種快速實(shí)現(xiàn)方法[J];信息化研究;2011年02期

7 龍柏;孫廣中;熊焰;陳國良;;一種基于多核機(jī)群架構(gòu)的混合索引結(jié)構(gòu)[J];電子學(xué)報(bào);2011年02期

8 王新;陳武;汪榮勝;黃志行;;淺論低空無人機(jī)遙感技術(shù)在水利相關(guān)領(lǐng)域中的應(yīng)用前景[J];浙江水利科技;2010年06期

9 李滾;嚴(yán)發(fā)寶;蘇艷蕊;姚娜;;基于CANNY算子的自適應(yīng)雙閾值油罐油位紅外成像檢測[J];電子測量與儀器學(xué)報(bào);2009年09期

10 陳浩;王延杰;;基于拉普拉斯金字塔變換的圖像融合算法研究[J];激光與紅外;2009年04期

相關(guān)會議論文 前1條

1 崔海英;李桃蘋;宋文進(jìn);;SSDA算法在水下地形匹配導(dǎo)航中的應(yīng)用研究[A];2018中國西部聲學(xué)學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2018年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 祁友杰;基于SoC技術(shù)的遙感圖像快速匹配方法研究[D];東南大學(xué);2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 鐘用;基于點(diǎn)特征的遙感圖像配準(zhǔn)[D];西安電子科技大學(xué);2018年

2 吳潔瓊;基于特征的圖像匹配算法研究與應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

3 王利勇;無人機(jī)低空遙感數(shù)字影像自動拼接與快速定位技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2011年

4 張春美;特征點(diǎn)提取及其在圖像匹配中的應(yīng)用研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2008年

5 饒俊飛;基于灰度的圖像匹配方法研究[D];武漢理工大學(xué);2005年

，

本文編號：2622977