無人機(jī)影像匹配是無人機(jī)影像技術(shù)應(yīng)用中的一個重要研究領(lǐng)域,對其展開探討具有十分重要的意義。本文圍繞最大穩(wěn)定極值區(qū)域的仿射不變特征,研究一種新式的無人機(jī)影像匹配計算方法,經(jīng)實驗驗證,應(yīng)用該算法能夠取得良好的影像匹配效果。 

【文章來源】：測繪與空間地理信息. 2020,43(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

算法流程圖

N(x)局部區(qū)域和N"(x")的對應(yīng)歸一化步驟示意圖

在MSER初始特征點當(dāng)中，存在數(shù)量巨大的過密局部特征，對后續(xù)快速匹配環(huán)節(jié)以及高精度NCC矩形區(qū)域約束匹配工作都會造成較為嚴(yán)重的影響，因此，采用上述提出的對影像進(jìn)行格網(wǎng)劃分的形式，能夠?qū)⑿畔㈧氐蛥^(qū)域過濾剔除，并確保特征點處于均勻分布的形式，有效提升匹配點集的質(zhì)量。圖3、圖4分別為初始MESR特征圖和以信息熵為依據(jù)篩選的特征示意圖。圖4 以信息熵為依據(jù)篩選特征示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)AKAZE算法的無人機(jī)影像匹配[J]. 宋偉,王永波.  電子測量與儀器學(xué)報. 2018(08)
[2]結(jié)合Harris-Laplace與SIFT特征的無人機(jī)傾斜影像拼接[J]. 陳慶飛.  北京測繪. 2018(07)
[3]FREAK和改進(jìn)的RANSAC算法在影像匹配中的應(yīng)用[J]. 劉宇,崔建軍,李雪.  北京測繪. 2018(07)
[4]結(jié)合SURF算法和單應(yīng)性矩陣的無人機(jī)影像匹配[J]. 王曉紅,鄧仕雄,何志偉,曹留霞,閆星光.  測繪通報. 2018(07)
[5]基于瓦片的高分影像匹配技術(shù)研究[J]. 梁林杰.  河南城建學(xué)院學(xué)報. 2018(03)
[6]基于改進(jìn)ASIFT算法傾斜影像匹配研究[J]. 紀(jì)亮.  測繪與空間地理信息. 2018(05)
[7]融合Harris-Laplace算子的SURF算法與無人機(jī)影像匹配[J]. 蔡香玉,盛業(yè)華,黃毅,張卡,呂海洋.  測繪科學(xué). 2018(11)
[8]基于稀疏轉(zhuǎn)稠密機(jī)制的仿射不變特征匹配算法[J]. 李云天,朱穎琪,李征,孫曉雨.  四川大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(01)
[9]一種基于MSER的仿射不變二進(jìn)制特征提取算法[J]. 胡漢莉,席志磊.  計算機(jī)與數(shù)字工程. 2018(01)
[10]基于三角形區(qū)域仿射不變性的特征匹配算法[J]. 沈洋,熊明磊,單士娟,陳林.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2017(25)



本文編號：3436288