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一种快速的无人机影像无缝拼接方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对传统的低空无人机影像拼接处理速度慢和几何精度低的问题,提出了一种快速的无人机影像无缝拼接方法:对输入的原始影像按一定尺度进行降采样,在降采样的影像上进行SURF特征提取和匹配,利用RANSAC方法估计初始的相对单应矩阵,然后用Levenberg-Marquardt方法精化单应矩阵,计算出初始的绝对单应矩阵后利用稀疏光束法平差估计出精确的单应矩阵,通过降采样影像与原始影像的单应关系传递单应矩阵到原始影像级,最后进行影像合成,形成整体拼接图。实验结果表明该方法可以有效地提高拼接速度,解决拼接错位问题。 相似文献
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随着Li DAR的迅速发展,三维激光扫描技术已经被广泛运用于各个领域。点云数据配准过程中,传统的配准算法比较依赖特征点匹配精度,粗差点的存在会较大程度地影响配准精度和配准效率。通过对罗德里格矩阵、整体最小二乘原理的分析,提出了一种基于整体最小二乘的罗德里格矩阵算法。在该算法实现的过程中,能够考虑到系数矩阵误差,降低算法实现过程中特征点坐标误差对参数求解的影响。实验结果表明,本文算法比参数算法和严密的罗德里格算法精度更高、稳定性更强,在初始对应点坐标误差较大的情况下仍能获得精度较为稳定的变换参数。 相似文献
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