基于最大稳定极值区域仿射不变特征的无人机影像匹配算法研究

发布时间：2021-10-14 13:52

　　无人机影像匹配是无人机影像技术应用中的一个重要研究领域,对其展开探讨具有十分重要的意义。本文围绕最大稳定极值区域的仿射不变特征,研究一种新式的无人机影像匹配计算方法,经实验验证,应用该算法能够取得良好的影像匹配效果。 

【文章来源】：测绘与空间地理信息. 2020,43(03)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

算法流程图

N(x)局部区域和N"(x")的对应归一化步骤示意图

在MSER初始特征点当中，存在数量巨大的过密局部特征，对后续快速匹配环节以及高精度NCC矩形区域约束匹配工作都会造成较为严重的影响，因此，采用上述提出的对影像进行格网划分的形式，能够将信息熵低区域过滤剔除，并确保特征点处于均匀分布的形式，有效提升匹配点集的质量。图3、图4分别为初始MESR特征图和以信息熵为依据筛选的特征示意图。图4 以信息熵为依据筛选特征示意图

【参考文献】：
期刊论文
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[3]FREAK和改进的RANSAC算法在影像匹配中的应用[J]. 刘宇,崔建军,李雪.  北京测绘. 2018(07)
[4]结合SURF算法和单应性矩阵的无人机影像匹配[J]. 王晓红,邓仕雄,何志伟,曹留霞,闫星光.  测绘通报. 2018(07)
[5]基于瓦片的高分影像匹配技术研究[J]. 梁林杰.  河南城建学院学报. 2018(03)
[6]基于改进ASIFT算法倾斜影像匹配研究[J]. 纪亮.  测绘与空间地理信息. 2018(05)
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[8]基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法[J]. 李云天,朱颖琪,李征,孙晓雨.  四川大学学报(自然科学版). 2018(01)
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本文编号：3436288