基于改进AKAZE特征的无人机影像匹配算法研究
发布时间：2021-10-22 08:51
无人机遥感平台凭借其灵活高效、成本低廉、操作简单等优点,成为摄影测量领域的研究热点,在环境监测、地图更新、灾害预测和城市规划等方面得到广泛的应用。然而,由于无人机平台稳定性较差,外界干扰会使其成像条件发生变化,导致所获取的影像之间容易存在一定的平移、旋转和视角等差异,会给后期的影像匹配处理带来较大的困难。因此,提升影像匹配算法的稳定性、获得较高精度的匹配结果成为了无人机影像处理的关键环节。在对现有影像匹配算法进行详细分析与探讨的基础上,选择无人机影像匹配作为本文的研究对象,以提升算法适应性、匹配精度和时间效率为目标,着眼于特征描述符计算、匹配策略以及粗差剔除等内容展开研究,开展的工作具体如下:1)基于特征的影像匹配算法。分析对比了基于特征的影像匹配算法,对SIFT算法、SURF算法、KAZE算法和AKAZE算法的基本原理及流程进行详细介绍,以无人机影像数据为基础,分别利用上述算法进行影像匹配实验,并对算法在时间效率,准确率和匹配精度等方面的表现进行了比较。2)基于AKAZE-OpponentFRERAK特征的无人机正射影像匹配。以AKAZE算法为基础,在特征描述符计算阶段利用具有颜色信...
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：100 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
高斯差分尺度空间Figure2-2DifferenceofGaussianscalespaceconstructed对于DOG空间，其生成步骤主要包括以下几个方面：GaussianDifferenceofGaussian(DOG)
图 2-9 箱式滤波器建立的图像尺度空间Figure 2-9 The image scale space established by box filte采用与 SIFT 算法相同的方法实现尺度图像金字 4 阶，且在每一阶包含 4 层尺度图像。对于尺度图像，可利用逐步放大的滤波器模板对同一尺度图 2-10 所示：9 15 21 2715 27 39 5127 51 75 991 2 4 8
22()yg 在 x 处与图像的卷积。如下式 2-25 所示为高斯函数222()/2221() xyge 升时间效率，使用如下图 2-11 所示的框状滤波器来近似近似模板与原始图像的卷积记为:xxD 、yyD 、xyD ，并利、 、 。则可采用下式 2-26 对 Hess2()()xxyyxydet Hessian DD D权重系数，其计算如下式 2-27 所示：0.9(1.2)(9)(1.2)(9) FxyFxxFxxFxyLDLD 表示 Frobenius 范数。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进AKAZE算法的无人机影像匹配[J]. 宋伟,王永波. 电子测量与仪器学报. 2018(08)
[2]基于A-KAZE特征的图像无缝拼接算法[J]. 瞿中,卜玮,刘玲. 计算机工程与设计. 2017(09)
[3]一种改进的A-KAZE算法在图像配准中的应用[J]. 吴含前,李程超,谢珏. 东南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[4]颜色不变量与AKAZE特征相结合的无人机影像匹配算法[J]. 梁焕青,谢意,付四洲. 测绘学报. 2017(07)
[5]一种快速鲁棒的SAR图像匹配算法[J]. 吴鹏,于秋则,闵顺新. 计算机科学. 2017(07)
[6]基于KAZE的自适应模糊图像配准算法[J]. 任克强,胡梦云,喻玲娟. 电子测量与仪器学报. 2017(04)
[7]基于AKAZE算法的图像拼接研究[J]. 闫璠,张莹,高赢,涂勇涛,张东波. 电子测量与仪器学报. 2017(01)
[8]基于FREAK描述子的精确图像配准改进算法[J]. 房贻广,刘武,高梦珠,谭守标,张骥. 计算机应用. 2016(12)
[9]基于改进的FREAK算法的图像特征点匹配[J]. 谢红,王石川,解武. 应用科技. 2016(04)
[10]SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像技术[J]. 姜哲颖,周华兵,刘姣. 武汉工程大学学报. 2015(09)
博士论文
[1]无人机遥感图像拼接关键技术研究[D]. 贾银江.东北农业大学 2016
[2]序列无人机影像预处理与匹配中的几个关键问题研究[D]. 唐敏.西南交通大学 2014
硕士论文
[1]基于全波形反演的GPR混凝土无损检测技术研究[D]. 胡周文.中国地质大学(北京) 2018
[2]倾斜多视立体影像匹配及重建若干问题研究[D]. 陈登.中国矿业大学 2018
[3]基于KAZE的图像特征提取与匹配算法研究[D]. 杨承杰.南京邮电大学 2017
[4]基于相机约束的倾斜影像自动空三[D]. 陈朝霞.武汉大学 2017
[5]基于改进AKAZE算法的手机全景图像拼接[D]. 魏阳阳.河北大学 2017
[6]多视角倾斜航空影像匹配关键技术研究[D]. 仇多兵.解放军信息工程大学 2017
[7]基于无人机航拍的三维重建技术研究[D]. 蔡高剑.长安大学 2017
[8]基于改进的KAZE算法的特征提取与匹配[D]. 白小玲.哈尔滨理工大学 2017
[9]倾斜摄影测量在实景三维建模中的关键技术研究[D]. 周杰.昆明理工大学 2017
[10]基于匹配的图像拼接技术的研究[D]. 张佳霖.西安科技大学 2016
本文编号：3450764
【文章来源】：中国矿业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：100 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
高斯差分尺度空间Figure2-2DifferenceofGaussianscalespaceconstructed对于DOG空间，其生成步骤主要包括以下几个方面：GaussianDifferenceofGaussian(DOG)
图 2-9 箱式滤波器建立的图像尺度空间Figure 2-9 The image scale space established by box filte采用与 SIFT 算法相同的方法实现尺度图像金字 4 阶，且在每一阶包含 4 层尺度图像。对于尺度图像，可利用逐步放大的滤波器模板对同一尺度图 2-10 所示：9 15 21 2715 27 39 5127 51 75 991 2 4 8
22()yg 在 x 处与图像的卷积。如下式 2-25 所示为高斯函数222()/2221() xyge 升时间效率，使用如下图 2-11 所示的框状滤波器来近似近似模板与原始图像的卷积记为:xxD 、yyD 、xyD ，并利、 、 。则可采用下式 2-26 对 Hess2()()xxyyxydet Hessian DD D权重系数，其计算如下式 2-27 所示：0.9(1.2)(9)(1.2)(9) FxyFxxFxxFxyLDLD 表示 Frobenius 范数。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进AKAZE算法的无人机影像匹配[J]. 宋伟,王永波. 电子测量与仪器学报. 2018(08)
[2]基于A-KAZE特征的图像无缝拼接算法[J]. 瞿中,卜玮,刘玲. 计算机工程与设计. 2017(09)
[3]一种改进的A-KAZE算法在图像配准中的应用[J]. 吴含前,李程超,谢珏. 东南大学学报(自然科学版). 2017(04)
[4]颜色不变量与AKAZE特征相结合的无人机影像匹配算法[J]. 梁焕青,谢意,付四洲. 测绘学报. 2017(07)
[5]一种快速鲁棒的SAR图像匹配算法[J]. 吴鹏,于秋则,闵顺新. 计算机科学. 2017(07)
[6]基于KAZE的自适应模糊图像配准算法[J]. 任克强,胡梦云,喻玲娟. 电子测量与仪器学报. 2017(04)
[7]基于AKAZE算法的图像拼接研究[J]. 闫璠,张莹,高赢,涂勇涛,张东波. 电子测量与仪器学报. 2017(01)
[8]基于FREAK描述子的精确图像配准改进算法[J]. 房贻广,刘武,高梦珠,谭守标,张骥. 计算机应用. 2016(12)
[9]基于改进的FREAK算法的图像特征点匹配[J]. 谢红,王石川,解武. 应用科技. 2016(04)
[10]SIFT特征匹配和VFC算法的电子稳像技术[J]. 姜哲颖,周华兵,刘姣. 武汉工程大学学报. 2015(09)
博士论文
[1]无人机遥感图像拼接关键技术研究[D]. 贾银江.东北农业大学 2016
[2]序列无人机影像预处理与匹配中的几个关键问题研究[D]. 唐敏.西南交通大学 2014
硕士论文
[1]基于全波形反演的GPR混凝土无损检测技术研究[D]. 胡周文.中国地质大学(北京) 2018
[2]倾斜多视立体影像匹配及重建若干问题研究[D]. 陈登.中国矿业大学 2018
[3]基于KAZE的图像特征提取与匹配算法研究[D]. 杨承杰.南京邮电大学 2017
[4]基于相机约束的倾斜影像自动空三[D]. 陈朝霞.武汉大学 2017
[5]基于改进AKAZE算法的手机全景图像拼接[D]. 魏阳阳.河北大学 2017
[6]多视角倾斜航空影像匹配关键技术研究[D]. 仇多兵.解放军信息工程大学 2017
[7]基于无人机航拍的三维重建技术研究[D]. 蔡高剑.长安大学 2017
[8]基于改进的KAZE算法的特征提取与匹配[D]. 白小玲.哈尔滨理工大学 2017
[9]倾斜摄影测量在实景三维建模中的关键技术研究[D]. 周杰.昆明理工大学 2017
[10]基于匹配的图像拼接技术的研究[D]. 张佳霖.西安科技大学 2016
本文编号：3450764
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