基于SIFT的无人机遥感影像匹配算法研究

无人机遥感影像存在像幅小、数量多、基线短、重叠度不规则且倾角过大等问题,传统的灰度匹配很难胜任无人机遥感影像的匹配。SIFT特征具有旋转、微小仿射的不变性。本文分析SIFT特征的优点,指出其存在的问题,结合灰度匹配、最小二乘匹配及影像金字塔策略,提出了一套适合无人机遥感影像的匹配算法流程。     

基于SIFT算法的无人机航空遥感影像匹配

当无人机低空飞行获取高分辨率遥感影像时,由于不同摄站点拍摄角度不同,使得建筑物等凸出地面的物体在立体像对上成像时产生投影差,导致物体成像几何形状发生畸变并且出现地面高层建筑物之间遮挡现象严重的问题,从而导致匹配困难,成为影响无人机航空遥感影像匹配质量的主要因素。本文采用对旋转、遮挡、缩放、图像局部灰度变化等都具有较强的稳定性的SIFT算法来进行匹配,并取得了很好的效果。     

无人机影像匹配中尺度不变特征应用改进

针对尺度不变特征变换算法用于无人机影像匹配中存在匹配效率低下,误匹配较多等问题,该文提出一种特征点提取优化算法,并改进了特征点匹配策略。通过将原始影像划分格网,依据每个格网影像信息熵的大小来合理分配各格网中特征点数量,实现了基于纹理信息丰富程度的特征点均匀分布;基于Harris兴趣值进行筛选,保留了适合于摄影测量的特征点;采用一种多层次自适应的匹配策略,在尽可能保留正确匹配的同时提高了匹配正确率。基于一对由小型无人机拍摄影像的实验结果表明,所提方法在大量减少SIFT特征点的同时,保证较高的正确率,增加了匹配点的精度,且提高了算法效率。     

改进AKAZE算法的泥石流区无人机影像特征匹配

针对在泥石流区灾害应急中使用无人机高分辨率影像特征匹配时时效性较低的问题,本文提出了一种改进AKAZE无人机影像特征匹配的算法。该算法首先使用AKAZE特征点检测算法提取局部稳定不变特征,用二进制描述符BEBLID描述检测到的特征点,采用最近邻次近邻距离比(NNDR)完成初步匹配;然后采用核线几何约束计算变换矩阵,达到内点提纯、提高匹配质量的目的;最后选取5组同一无人机序列影像进行特征匹配试验,分别与经典SIFT算法、AKAZE算法、ORB算法进行比较。试验结果表明,该方法的匹配准确率与SIFT算法接近,略高于AKAZE算法,明显优于ORB算法,计算速度明显优于SIFT算法和AKAZE算法,基本达到ORB算法的计算效率。本文方法能较好地应用于对匹配精度和匹配时效均要求较高的泥石流场景无人机影像数据处理中。     

一种基于改进的SIFT特征点算法的无人机影像快速匹配研究

由于无人机在空中的姿态不稳定,拍摄的影像存在像幅小、数量多、基线短、倾角过大、曝光不均匀等问题,采用常规的影像匹配方法效果不是很理想,有时甚至无法进行匹配,而SIFT(Scal Invariant Featre Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像处理中。本文分析了SIFT算子的优点,介绍了用该算法对无人机影像进行特征点的提取,并采用最小二乘算法进行精匹配。经对同一地区无人机航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。实验证明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点,应用前景十分广阔。     

基于拉普拉斯影像锐化的SIFT无人机影像匹配方法

受成像地区实际情况影响,目前无人机影像匹配精度有待提高。本文提出了一种基于拉普拉斯影像锐化的SIFT无人机影像匹配方法,该方法首先通过四邻域拉普拉斯滤波算子对基准与待匹配影像分别进行锐化,以增强影像细节特征;再通过SIFT算法对锐化后的两幅影像进行匹配。实验结果显示,本文方法具有一定的有效性和鲁棒性。     

无人机与卫星影像匹配的相似性逼近算法

针对现有算法在无人机与卫星影像具有较大空间分辨率差异时存在匹配正确率不高的问题,本文提出了一种无人机与卫星影像匹配的相似性逼近算法。该方法在匹配前对无人机影像进行高斯滤波处理,提高了无人机与卫星影像的尺度相似性,并最终提高了匹配算法的正确率。试验结果表明,该算法具有较高的匹配精度,适用于无人机与卫星影像空间分辨率差异较大时无人机影像的匹配与自主定位。     

利用改进ORB算法的无人机影像匹配

针对ORB算法面对光照变化时提取特征点数量不稳定及特征点定位精度仅有像素级的问题,本文设计了一种基于前背景对比的自适应阈值方法,且结合现有的亚像素定位方法对ORB算法进行了改进。同时为了避免RANSAC算法因需人工设置阈值导致误差的问题,将MAGSAC++算法引入特征匹配过程,用于误匹配剔除。试验结果表明,改进算法能够获取数量较多的匹配数目,对光照变化具有更好的稳健性,且匹配精度提高了7%以上。     

基于改进ORB和RANSAC算法的无人机影像特征匹配方法

针对ORB和RANSAC算法存在的不足,文中提出通过对Harris角点函数的改进和将空间一致性原理思想引入RANSAC算法,提出一种改进的无人机影像特征匹配方法,并选择两组代表性的像对进行实验.实验结果表明,改进算法在特征点识别、误匹配剔除和尺度不变性方面的性能均有明显的提升,为无人机影像匹配提供借鉴.     

基于SURF算法和改进RANSAC算法的无人机影像匹配

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节,结合加速鲁棒性特征(SURF)算法和随机采样一致性(RANSAC)算法对影像进行处理,得到特征稳定、匹配点可靠的配准影像。首先提取影像的SURF特征,利用特征点的欧式距离比来完成影像之间的粗匹配;然后使用RANSAC算法对粗匹配点进行筛选;最后计算出图像间的变换矩阵,完成匹配。文中选择某城郊地区的无人机航拍影像,结合SURF算法,并改进RANSAC算法来对影像进行处理,实现影像的匹配,验证文中方法的可行性。     

多匹配策略融合的无人机影像匹配方法

针对AKAZE算法在无人机影像匹配过程中存在的匹配精度低和稳定性较差问题,本文提出一种基于多匹配策略融合的改进影像匹配方法。该方法首先对影像降采样并利用AKAZE算法检测多尺度特征。然后采用一种稳定的RootSIFT描述符进行特征描述。其次,融合最近邻距离比值、双向匹配和余弦相似度约束匹配策略进行特征匹配以降低误匹配率。最后,采用随机抽样一致性(RANSAC)算法确定最终的特征对应关系,并求得几何变换模型。实验结果表明,该方法在获得更多正确匹配点对的同时具有较高的匹配正确率和精度,能够更好适用于无人机影像匹配。     

基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准

合成孔径雷达(SAR)图像配准时,由于受到乘性散斑影响,匹配算法的性能受到限制.SAR-SIFT使用ROEWA算子代替差分算法计算梯度,对SAR图像的散斑具有一定的稳健性.为了进一步抑制散斑噪声,本文提出了基于SAR-SIFT改进的SAR图像配准算法.利用非线性扩散滤波生成SAR图像的非线性扩散尺度空间,在非线性尺度空...     

改进Laplace的无人机图像边缘检测算法研究

当图像灰度发生急剧变化时,常规算法存在"阈值检测不敏感"的问题.针对这一问题,借鉴RGB三相分解变换的思路,基于Laplace算法基本原理,文中提出BRGB-ALaplace算法.该算法先进行图像增强,并用高斯滤波器平滑图像和抑制噪声;再对RGB 3个相位分量方向进行拉普拉斯模板锐化拉伸,对这3个分量进行相位重组,实现...     

图论算法的无人机影像匹配特征点粗差剔除

无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFT-RANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%,说明该方法效果较好。     

基于无人机图像的密集匹配方法研究

本文提出了一种基于FAST算法的无人机图像密集匹配,使用FAST算法提取两图像的特征点,并使用归一化互相关算法实现两特征点点集的匹配,然后根据初匹配的结果采用RANSAC算法鲁棒地估算出基本矩阵和单应矩阵;采用极线约束和单应约束通过归一化互相关关系稳健匹配出所有点。实验表明,该密集匹配方法结果令人满意。     

基于CSIFT特性的无人机影像匹配

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)平台技术的发展,越来越多的应用行业和研究领域开始使用UAV影像数据。不同于现有的摄影测量结合像控点的UAV影像匹配方法,提出一种新的UAV影像匹配方法。该方法采用彩色尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,CSIFT)算法,利用彩色信息的空间不变特性提取基准影像与待匹配影像的特征匹配点对;并采用单应性矩阵与随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对匹配结果进行提纯,得到最终匹配结果。仿真实验表明,该方法可在保证实验过程鲁棒性的同时,与传统的尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,SIFT)方法相比,将匹配准确率从70%提高到了88%,而且大大减少了特征点对的数量,缩短了处理时间,提高了UAV影像匹配效率。     

利用特征组合检测算法的无人机遥感影像匹配研究

影像匹配是无人机遥感影像拼接和三维建模的基础和关键步骤。结合不同算法的优势,本文提出一种基于特征组合与RANSAC算法的无人机遥感影像匹配方法。该匹配方法首先采用AKAZE算法检测影像的特征点,然后利用SIFT描述符描述特征向量并获取特征点的主方向,最后基于单映射变换矩阵的RANSAC算法进行精准匹配。本文对基于特征组合与RANSAC算法的匹配效果进行了试验对比分析,试验结果表明：与常用匹配方法的匹配效果相比,本文的匹配方法继承了AKAZE算法的快速匹配能力,匹配总耗时介于AKAZE算法和SIFT算法之间,约为BRISK算法匹配耗时的20%;同时,该匹配方法继承了SIFT算法的多匹配点对性能,从整体匹配效果来看,本文的匹配方法优于AKAZE、SIFT、BRISK算法。