一种无人机影像特征点筛选方法

发布时间：2018-07-14 17:04

【摘要】：随着无人机技术的发展,无人机影像特征点提取方法成为了研究的热点。本文针对提取到的特征点存在不同程度的冗余问题,在利用SIFT算法对无人机影像进行特征点提取的基础上,提出了一种基于欧氏距离和色彩差的特征点筛选原则。实验表明,通过计算特征点间欧氏距离可以检测距离较近的特征点,并以色彩差为取舍标准进行过滤筛选,得到的特征点分布均匀,在一定程度上降低了特征点的冗余度。
[Abstract]:With the development of UAV technology, UAV image feature point extraction method has become a hot spot. In this paper, aiming at the redundancy problem of extracted feature points, a principle of feature point selection based on Euclidean distance and color difference is proposed based on sift algorithm for UAV image feature points extraction. The experimental results show that the Euclidean distance between feature points can be detected by calculating the Euclidean distance between the feature points, and the color difference is used as the criterion for filtering and screening, the distribution of the feature points is uniform, and the redundancy of the feature points is reduced to a certain extent.
【作者单位】： 西南交通大学;中国人民解放军61287部队;四川省土地统征事务中心;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(编号:2014BAL01B00)
【分类号】：P23

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本文编号：2122325