超像素SIFT特征航拍地图拼接研究

发布时间：2017-11-28 10:13

  本文关键词：超像素SIFT特征航拍地图拼接研究

  更多相关文章： 自适应近邻传播(AP) 超像素 尺度不变特征变换(SIFT) 随机抽样一致性 地图拼接

【摘要】：为解决航拍地图拼接计算量大、内容复杂多变的问题,提出使用超像素尺度不变特征变换(SIFT)特征进行地图拼接。首先利用近邻传播(AP)算法改进简单线性迭代聚类(SLIC)算法实现超像素自适应分割。然后在引导信息下对少数超像素提取SIFT特征,进行SIFT特征匹配。最后在线生成监督机制,在随机抽样一致性(RANSAC)算法配合下,得到少而精的匹配点,计算变换矩阵融合图像,实现图像拼接。实验结果显示:对于较高分辨率的图像,该算法与单纯SIFT拼接算法相比,在计算时间和拼接质量上都显示出较大的优势。
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;
【基金】：公益性行业(气象)科研项目(GYHY200706004) 天津市自然科学基金资助项目(09JCYBJC07500)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言航拍地图由无人机等飞行器在高空拍摄得到的。由于无人机飞行的高度和相机焦距的限制,单幅航拍地图很难包含目标的所有内容,因此,航拍地图拼接成为航拍地图处理的关键问题。关于图像拼接的方法可以分为基于像素的方法和基于特征的方法。在基于特征的方法中,尺度不变特征

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本文编号：1233598