近年來隨著科學技術的不斷進步,無人機技術發(fā)展迅速,其目標定位功能在軍事應用、林業(yè)巡查、商業(yè)物流等多個領域中具有重要的作用。對地目標定位可由無人機航拍可見光圖像與可見光衛(wèi)星地圖庫圖像進行圖像匹配實現(xiàn),然而實際應用中無人機拍攝的可見光圖像易受外界環(huán)境影響,在夜視環(huán)境下圖像拍攝的清晰度較差,影響目標定位的準確度甚至無法定位,因此本文研究了一種能夠在夜視環(huán)境下對無人機目標準確定位的圖像匹配算法。本文采用無人機拍攝紅外圖像與可見光地圖庫圖像進行匹配定位,在定位過程中,可見光圖像與紅外圖像兩種異源圖像間灰度差異較大,圖像匹配結果通常不夠理想,對此利用異源圖像邊緣特征相似的特點,通過對異源圖像進行邊緣圖像提取,降低灰度差異對圖像匹配的影響,并對Lo G邊緣檢測算法進行改進,加入加權均值濾波過程,得到一種抗噪聲能力更強、邊緣圖像提取更精確的邊緣檢測算法,有效地提高了目標定位的準確性;由于無人機航拍圖像與基準地圖圖像存在較大的視角差異,傳統(tǒng)圖像匹配的準確率較低,對ORB算法進行改進,構建透視變換模型,將實拍圖像進行透視變換得到模擬圖像,消除視角差異后再進行ORB圖像匹配,得到一種匹配準確率更高的算法,進... 

【文章來源】：哈爾濱理工大學黑龍江省

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

異源匹配測試圖像

哈爾濱理工大學工學碩士學位論文-8-(b)第二組匹配(c)第三組匹配圖2-2ORB算法異源匹配結果Fig.2-2ORBalgorithmheterogeneousmatchingresults統(tǒng)計各算法在各組實驗中圖像匹配得到的點數(shù)和匹配正確率。圖像匹配實驗結果如表2-1所示。表2-1圖像匹配實驗結果Table.2-1Imagematchingexperimentresults第1組同源第1組異源第2組同源第2組異源第3組同源第3組異源ORB算法匹配點數(shù)5863444381410424ORB算法匹配正確率97%73%96%30%91%16%SIFT算法匹配點數(shù)93247379332229334SIFT算法匹配正確率98%75%97%42%93%22%SURF算法匹配點數(shù)94250678833630227SURF算法匹配正確率98%76%96%42%95%26%

邊緣提

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3512676