一种基于AKAZE算法的山区无人机影像匹配

发布时间：2021-12-19 10:47

　　针对山区无人机影像地形起伏大、地貌特征复杂造成局部区域特征点探测难度大,匹配率不高的问题,文中通过改进算法,提高了山区无人机影像的特征匹配率。该算法首先采用AKAZE算法探测影像特征点,加入特征匹配多约束条件并基于单应性矩阵的RANSAC算法实现特征精匹配。同时为了验证改进算法的匹配精度,分别对SIFT、SURF两种算法进行试验对比分析,试验结果表明:针对山区无人机影像特点,通过改进算法能够较好地克服影像由于地形起伏大及地块特征破碎带来的影响,更好地剔除了特征点误匹配,匹配率更高。 

【文章来源】：矿山测量. 2020,48(05)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

改进算法影像对特征点探测

SIFT算法匹配效果图

SURF算法匹配效果图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AKAZE的BOLD掩码描述符的匹配算法的研究[J]. 邢长征,李思慧.  计算机应用与软件. 2020(06)
[2]一种改进的APAP影像匹配算法[J]. 张冬梅,卢小平,苗沛基,周雨石,马靓婷.  测绘通报. 2020(03)
[3]基于AKAZE特征提取与融合匹配算法的研究[J]. 钟永安,陈冲.  电气自动化. 2019(06)
[4]三角网约束的航空影像直线匹配方法[J]. 李依泽,宋伟东,李淼.  遥感信息. 2018(01)



本文编号：3544279