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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 总被引:1,自引:0,他引:1
刘晓莉 《测绘与空间地理信息》2014,(9):207-210
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。 相似文献
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影像匹配是计算机视觉及数字摄影测量的核心问题,基于特征的SIFT匹配算法由于其较强的匹配能力和良好的健壮性成为研究的热点.但SIFT算子的多量性及提取特征点维度较高的特点,直接影响了匹配速度.因此,本文利用GPU强大的并行处理能力,就SIFT特征点匹配在GPU上的设计与实现进行了详细的介绍,并通过对比实验说明利用GPU对SIFT特征点进行匹配所带来的优势. 相似文献
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基于Harris角点和SIFT特征的近景影像匹配 总被引:2,自引:0,他引:2
针对近景影像匹配过程中误匹配率较大的情况,本文提出了一种基于Harris和SIFT特征的近景影像匹配方法。该方法首先提取Harris角点和SIFT特征,运用灰度相关系数和BBF-KD树方法将Harris角点和SIFT特征完成双向一致性匹配;然后,利用基于RANSAC方法和P-H算法的相对定向得到内点集A与B,将内点集A、B合并生成Delaunay同名三角网;最后,在同名三角形约束下通过缩小Harris特征点阈值T得到新内点集,实时插入同名三角网中,直到生成足够数量的内点。实验所得内点数分别与合并加密匹配前以及其他方法相比都有显著增多,结果表明对于视角、尺度、旋转、光照及噪音等条件发生变化的不同影像,本文提出的近景影像匹配方法能提高匹配率及匹配可靠性。 相似文献
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改进SIFT特征描述符在影像匹配中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
由于成像条件变化造成的遥感图像之间的几何形变和灰度差异给影像匹配带来了困难,深入研究了SIFT特征描述符的生成方法,针对SIFT特征维数过高的问题进行改进,利用特征点邻域的圆形区域构造新的描述符,增强了描述符自身的抗旋转性,并降低了特征描述符的维数。实验表明,改进的特征描述符是可行有效的,在遥感影像目标匹配中取得满意的实验结果。 相似文献
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由于成像条件变化造成的遥感图像之间的几何形变和灰度差异给影像匹配带来了困难,深入研究了SIFT特征描述符的生成方法,针对SIFT特征维数过高的问题进行改进,利用特征点邻域的圆形区域构造新的描述符,增强了描述符自身的抗旋转性,并降低了特征描述符的维数。实验表明,改进的特征描述符是可行有效的,在遥感影像目标匹配中取得满意的实验结果。 相似文献
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针对不同传感器、不同时相、不同分辨率的异源遥感影像匹配困难的问题,引入尺度不变特征(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)算法;针对传统SIFT匹配算法的不足,利用SIFT特征向量匹配对的唯一性约束改进传统SIFT算法的匹配策略,采用双向匹配以达到在匹配过程中准确寻找匹配点对的目的,提高影像匹配的正确率,实验证明,该方法适用于异源影像匹配。 相似文献
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提出了一种利用零交叉点特征提取的改进SIFT算子用于遥感影像的自动匹配.将图像几何特征引入到尺度空间探测中,获得了重复性更高、更稳定的特征.采用近景数码大旋角数码立体像对和低空航摄立体像对进行了算法测试.实验表明,改进后的SIFT算子应用于遥感影像自动匹配,在特征提取重复率、匹配正确点数、匹配正确率上均有明显提升. 相似文献
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尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。 相似文献
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