针对高分辨率遥感图像的融合拼接算法

发布时间：2022-01-01 15:43

　　为给观测人员提供视角宽广、内容丰富、真实客观的全景图像,通过对无人机航拍相邻图像间的位置关系的研究结合改进的特征检测与描述算法,提出一种针对高分辨率遥感图像的特征查找与匹配算法,同时提出一种基于最佳缝合线的多分辨率融合算法,制定多幅高分辨率遥感图像的分层拼接策略。在实验阶段,特征点匹配数目相比传统SURF算法平均减少44%,运行时间减少37%,相比文献[10]算法匹配数目平均减少26%,运行时间减少22%,结合最终给出的50幅高分辨率遥感图像拼接结果,说明了优化算法在多幅高分辨率遥感图像拼接中的有效性,为进一步研究打下坚实基础。 

【文章来源】：计算机工程与设计. 2019,40(11)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 特征提取与配准
    1.1 重叠区域判定
    1.2 改进的自适应Harris特征检测算法
    1.3 BRISK特征描述算法
    1.4 基于BBF算法的特征匹配与提纯
2 基于最佳缝合线的多分辨率融合算法
    2.1 最佳缝合线
        2.1.1 最佳缝合线搜索准则
        2.1.2 搜索最佳缝合线
    2.2 多分辨率融合算法
    2.3 基于最佳缝合线的多分辨率融合算法
    2.4 多幅高分辨率遥感图像分层拼接策略
3 实验结果与分析
4 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]采用主成分分析与梯度金字塔的高动态范围图像生成方法[J]. 张淑芳,丁文鑫,韩泽欣,刘孟娅,郭志鹏.  西安交通大学学报. 2018(04)
[2]基于SIFT算法的无人机遥感图像拼接技术[J]. 王茜,宁纪锋,曹宇翔,韩文霆.  吉林大学学报(信息科学版). 2017(02)
[3]改进的阈值加权平均HSV与小波变换图像融合[J]. 权亚楠,卜丽静,武文波.  辽宁工程技术大学学报(自然科学版). 2016(01)
[4]结合SIFT和Harris算法的小型无人机影像拼接方法[J]. 邓涛,侯东平,乐琴兰,孙成陆.  信息工程大学学报. 2015(03)
[5]一种消除图像拼接缝和鬼影的快速拼接算法[J]. 瞿中,乔高元,林嗣鹏.  计算机科学. 2015(03)
[6]基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述[J]. 汪沛,罗锡文,周志艳,臧英,胡炼.  农业工程学报. 2014(18)
[7]无人机遥感系统的研究进展与应用前景[J]. 李德仁,李明.  武汉大学学报(信息科学版). 2014(05)



本文编号：3562430