无人机影像自动相对定向方法研究

发布时间：2017-09-20 13:37

  本文关键词：无人机影像自动相对定向方法研究

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【摘要】：针对传统相对定向方法在处理存在大旋偏角的无人机影像中的限制,提出一种基于SURF(speeded up robust features)特征点的无人机影像自动相对定向方法。该方法首先利用SURF算法提取无人机影像上的特征点并进行匹配,然后利用以本质矩阵为变换约束矩阵的RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点,并根据本质矩阵求得相对定向元素粗略值,最后将粗略值作为初值代入严格相对定向误差方程迭代精化,求得相对定向元素精确值。实验验证,该方法在无人机影像相对定向中不仅能保持较高的精度,而且具有更强的收敛性。
【作者单位】： 河海大学地球科学与工程学院;
【关键词】： SURF特征点 RANSAC算法 本质矩阵 相对定向
【分类号】：P237
【正文快照】： 1前言无人机是一种高机动、低成本[1]的小型低空遥感系统,具有实时快速的获取高分辨率的地面影像的能力。与传统的航空影像不同,无人机影像具有航向重叠度和旁向重叠度都不够规则,影像的旋偏过大、倾斜方向没有规律等特点,增加了相对定向的难度[2]。传统的相对定向[3]方法将相

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本文编号：888391