【摘要】：無人機攝影測量系統(tǒng)具有實時性強、低成本、反應快速與自動化等特點,目前已逐漸成為空間地理信息數(shù)據(jù)獲取的重要技術手段之一。而影像匹配是獲取無人機影像數(shù)據(jù)后處理與應用的關鍵步驟。無人機影像匹配方法與一般圖像匹配方法有所不同,首先無人機獲取的影像分辨率較高,細節(jié)紋理極為豐富。其次無人機平臺穩(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。最后由于無人機飛行航高不能嚴格控制,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系。如何實現(xiàn)高精度的無人機影像匹配,是遙感領域的一個新問題,也是目前研究的熱點。本文對無人機影像匹配方法進行了研究,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)外學者進行圖像匹配的研究現(xiàn)狀,并分析了現(xiàn)有算法的優(yōu)缺點以及在無人機影像中進行應用所存在的問題。(2)詳細研究了無人機影像匹配相關的基礎原理,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四種基于點特征的圖像匹配算法,并采用3張無人機影像,進行了特征點提取的對比實驗。(4)針對RANSAC算法在無人機影像誤匹配點剔除中存在的不足,將VFC算法引入到無人機影像匹配中,提出了一種基于VFC算法的無人機影像匹配方法。首先分別利用SIFT算法和SURF算法建立粗匹配關系,然后利用VFC算法對粗匹配點集中的誤匹配點進行剔除,從而實現(xiàn)高精度匹配,并將誤匹配點剔除結(jié)果與傳統(tǒng)RANSAC算法所得結(jié)果進行對比分析。經(jīng)過以上研究可得,基于點特征的圖像匹配方法最適用于無人機影像的匹配,并且常用的基于點特征的圖像匹配算法中,SIFT算法對于無人機影像的特征點提取穩(wěn)定性最好、效果最佳;一般的無人機影像匹配方法都是在粗匹配基礎上懫用RANSAC算法進行誤匹配點剔除,然而當影像中出現(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)正確匹配點被誤剔除的問題;VFC算法在粗匹配點集中包含較多離散匹配點的情況下,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,較好地解決正確匹配點誤剔除的問題。
【圖文】：

圖像匹配流程圖

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

【參考文獻】

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本文編號：2622977