本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)遙感影像點(diǎn)特征匹配算法研究

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【摘要】：無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)具有機(jī)動(dòng)靈活、快速響應(yīng)、成本低廉、維護(hù)簡(jiǎn)單等特點(diǎn),逐漸成為遙感數(shù)據(jù)獲取的重要工具。由于無(wú)人機(jī)影像的地面覆蓋范圍小、重疊度高,單張影像往往不能覆蓋整個(gè)感興趣目標(biāo)區(qū)域,因此影像鑲嵌是無(wú)人機(jī)影像處理的基礎(chǔ)工作。在幾何鑲嵌環(huán)節(jié)中,多采用基于點(diǎn)特征的匹配方法獲取同名點(diǎn)對(duì)。本文結(jié)合無(wú)人機(jī)影像特點(diǎn),對(duì)點(diǎn)特征匹配技術(shù)中的特征提取、匹配搜索兩類(lèi)算法進(jìn)行了深入研究和探討,旨在尋找與設(shè)計(jì)可以滿(mǎn)足不同無(wú)人機(jī)應(yīng)用要求、具備更加優(yōu)異計(jì)算性能和運(yùn)行效果的特征匹配算法。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1、介紹了論文的研究背景與意義,總結(jié)了無(wú)人機(jī)技術(shù)、特征匹配技術(shù)的國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀,明確了論文的主要研究?jī)?nèi)容。2、研究了特征匹配技術(shù)原理。對(duì)影像匹配的定義、空間幾何變換模型選取、特征匹配一般過(guò)程進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)經(jīng)典的特征檢測(cè)算法原理進(jìn)行了系統(tǒng)的分析。3、深入研究了無(wú)人機(jī)遙感影像點(diǎn)特征提取算法。以影像的尺度空間理論為基礎(chǔ),對(duì)具有局部不變性的點(diǎn)特征檢測(cè)算法、點(diǎn)特征局部信息描述方法進(jìn)行分析。建立了較為全面的評(píng)價(jià)體系,并對(duì)4種常用的特征提取算法在不同變化條件下的性能進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),分析總結(jié)了AKAZE與ORB算法的優(yōu)點(diǎn)與不足。4、分析了不同的無(wú)人機(jī)應(yīng)用對(duì)特征提取算法性能的要求,然后結(jié)合現(xiàn)有算法的不足,提出了兩類(lèi)改進(jìn)特征提取算法。為改善運(yùn)行效果,將AKAZE算法的二值描述符M-LDB替換為性能穩(wěn)定的SIFT描述符;為解決ORB算法特征點(diǎn)定位精度低的問(wèn)題,對(duì)SIFT子像元插值技術(shù)進(jìn)行合理簡(jiǎn)化與改進(jìn),從而使ORB算法具備了精確特征定位功能。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)的ORB算法保持了原算法高效計(jì)算的特點(diǎn),同時(shí)具備良好的特征點(diǎn)定位精度。5、提出了一種機(jī)載導(dǎo)航數(shù)據(jù)支持的改進(jìn)匹配搜索算法。在對(duì)現(xiàn)有匹配搜索算法研究分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)Kd-樹(shù)算法在數(shù)據(jù)維度較低時(shí)可以進(jìn)行快速搜索的原理,結(jié)合無(wú)人機(jī)影像特點(diǎn),以導(dǎo)航數(shù)據(jù)為輔助,按照“降維”的思想提出了一種改進(jìn)的快速匹配搜索算法。實(shí)驗(yàn)證明,該算法可以保證匹配正確率,并在數(shù)據(jù)集達(dá)到一定規(guī)模時(shí)具備搜索加速效果,而且,數(shù)據(jù)集規(guī)模越大、向量維度越高,加速效果越明顯。
【學(xué)位授予單位】：解放軍信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1304900