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基于改进SURF算法的无人机遥感影像快速拼接 总被引：1，自引：0，他引：1
为了及时、准确地反映测区情况,需要在拍摄现场将获得的无人机遥感影像进行实时拼接.基于SURF的无人机遥感影像拼接算法具有尺度和旋转不变性,拼接效果较好,但该算法稳定性较差,拼接过程中大量误特征点被提取出来,导致计算量大、匹配效率低,无法满足实时拼接的要求.该文首先利用SURF算法粗提取特征点,然后利用RANSAC算法剔除被误提取的特征点,实现特征点的快速匹配和图像实时拼接.实验结果表明该文的算法不但可以得到很好的图像拼接效果,而且极大地提高了拼接效率. 相似文献
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针对BRISK算法在喀斯特山区无人机影像匹配中存在耗时长、正确匹配点数较少的问题,该文提出一种基于BRISK检测子和LATCH描述符的喀斯特山区无人机影像匹配算法,即利用BRISK检测子对影像进行特征点检测,利用LATCH描述符描述特征点,并采用结合最小距离的FLANN算法进行粗匹配,最后利用RANSAC算法对影像进行精匹配,剔除粗匹配中的错误匹配点对。实验结果表明:该算法的匹配总数和正确点数是SIFT和AKAZE算法的2倍以上,单点平均耗时是二者的7%~80%;与BRISK算法相比,在匹配总数减少5%的情况下,该算法的正确点数增加了30%以上,单点平均耗时减少50%以上。 相似文献
3.
一种基于特征点的无人机影像自动拼接方法 总被引：5，自引：0，他引：5
论述了当前无人机影像快速拼接可选用的方法及可行性,将稳健的SIFT算法引入无人机影像自动拼接中,分析了该算法各阶段所消耗的时间.结合无人机自身的特点对算法进行改进,在进行特征点提取前通过估算相邻影像间的重叠度缩小了搜索范围;进行尺度空间极值点探测时通过实验获取了适应于无人机影像的最优高斯核尺寸,克服了传统SIFT算法采用固定核尺寸方法的缺陷,既减少了时间消耗,又尽可能多地获得了特征点,最后应用LM方法求得精确变换矩阵,完成了影像镶嵌.实验结果表明,该算法对无人机影像拼接具有较好的适应性,在保证算法鲁棒性的同时,提高了精度和效率. 相似文献
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Harris算法提取的角点定位精度高,但不具尺度不变性,SURF算法虽具有尺度不变性和旋转不变性,但提取的特征点并非视觉角点。针对此问题,该文提出一种Delaunay三角网约束下的Harris-SURF图像匹配方法。首先,采取阈值评估策略对图像进行SURF粗匹配,利用RANSAC算法进行粗差剔除,得到的匹配点用于构建Delaunay三角网;然后以相似三角形作为约束,将其作为Harris特征点精匹配的限制区域,提高Harris点匹配的可靠性。实验表明,该算法具有匹配准确率高、鲁棒性较好等特点,对无人机影像的匹配效果明显优于其他算法。 相似文献
5.
针对现有滤波方法在低矮植被密集覆盖区域处理效果差的问题,该文根据不同尺度下无人机影像匹配点云数据所表达的地形地物特征不同,提出基于多尺度高程变异系数的影像匹配点云滤波方法。首先,通过不同尺度的虚拟规则网格构建不同分辨率的DSM,将任意两个不同分辨率的DSM进行差值计算,得到对应两个尺度下的地表特征差异(高程变异程度);然后,对差值DSM计算高程变异系数,根据地物边界区域高程变异系数远大于地形区域的特征进行阈值分割;最后,分析计算高程变异系数的最佳邻域,讨论最佳分割阈值的设定。与传统CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法对低矮植被密集覆盖区域的对比实验结果表明,该文方法在低矮植被密集覆盖区域能准确剔除植被点并保留地面点,其中Ⅰ类、Ⅱ类误差分别为9.20%、5.83%,平均总误差为7.68%,均优于CSF、TIN和渐进式形态学滤波方法,可为后期快速建立高精度DTM奠定基础。 相似文献
6.
《地理与地理信息科学》2020,(3)
基于传统图像拼接方法对低空航拍图像进行拼接时,会出现局部扭曲、重影等问题,且得到的全景图存在非正射的对象。为解决此问题,该文提出大视差补全法(Large-Parallax Patch):首先利用特征点匹配筛选出大视差区域,然后将大视差区域以外的区域统一作为低地物区进行拼接,同时从大视差区域序列图像中筛选出正射效果最佳的图像,将其修补到低地物区拼接结果图中,最终得到类似正射影像的全景图。与Pix4D生成的正射影像相比,该方法拼接后的图像质量更好、耗时更低;与APAP算法相比,该方法速度更快,提取的大视差区域的正射效果更好,明显减轻了高建筑对周围地物的遮挡问题;与PTGUI生成的全景拼接图相比,该方法提取的大视差区域无重影和错切,拼接图效果更佳。 相似文献
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为解决无人机数量的快速增长导致其对地面尤其是城市内运行风险的提升,提高无人机的运行效率,减少无人机对地面人群造成的威胁,需基于人群密度对无人机制定特定的路径规划。然而,现阶段对无人机进行路径规划时仍以静态人口统计数据作为地面风险的分析依据,未能根据人群密度的时空变化特征对无人机进行实时路径规划。论文首先分析城市路网人群密度时空数据特征;其次,利用卷积神经网络对不同区域的人群密度进行预测;最后,根据已预测的人群密度数据,利用改进A*算法对无人机进行实时路径规划及风险评估。使用该模型对北京上空无人机路径进行规划,结果显示,无人机运行风险降低了76%,可为无人机交通管理系统实时路径规划功能的建立提供理论参考。 相似文献
8.
低空遥感无人机影像反演河道流量 总被引：5，自引：1，他引：4
河道流量在维持水圈系统稳定性、估算国家水能资源可开发量等方面具有重要作用。卫星遥感受其分辨率限制很难准确反演中小河流流量,近地面遥感流量计算方法及传统水文测流方法技术复杂、设备昂贵、测算效率低,限制了其在无资料区、灾害突发事件非接触式应急监测等方面的广泛应用。为此,在充分吸收国内外遥感反演河道流量方法优点的基础上,基于低空遥感无人机（UAV）影像,提出了一种适用于各类尺度河流的高效、非接触、简易快速反演河道流量的方法。该方法提供了有、无地面实测大断面两类情况下流量反演途径,通过无人机影像生成点云和表面高程（DSM）,基于点云和DSM获取水面宽、糙率、水面比降以及水上大断面信息,采用水力学方法计算河道流量。并根据地面336组野外站点实测数据验证了方法的精度,进一步分析了无地面实测大断面情况下的流量计算误差。结果表明,反演流量在高值区略高于实测流量,可以满足灾害应急监测流量精度需求（R 2= 0.997,RMSE = 4.55 m 3/s）;无地面实测大断面资料而进行概化时,流量计算误差随水位升高、河宽增大而减小,最大累积误差为最大过水流量的8.28%,误差主要来自于水位低、河宽小、流量小的过水断面底部。考虑到研究区大断面多样性受限,而人类活动影响下的河底断面复杂多样,未来尚需进一步研究提高近河底处大断面概化精度,以提高无地面实测大断面情况下的流量反演精度。本文利用无人机遥感影像反演河道流量的思路可为灾害应急监测提供快速流量监测的新途径,也可为无资料地区遥感水文测站的建立提供重要参考依据。 相似文献
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《地理与地理信息科学》2020,(3)
传统基于灰度的影像匹配方法难以适应红外多光谱影像波段间的非线性灰度差异。该文提出一种基于相位一致性的角点筛选与特征匹配方法。首先基于相位最大矩提取影像边缘图,并利用角点的结构属性进行稳定性判断和角点筛选;然后利用相位一致性的幅值和方向信息构建特征描述符,并采用双向最近邻方法实现初始匹配;最后采用RANSAC算法剔除粗差,得到优化后的匹配结果。实验结果表明,该文提出的角点筛选算法能使匹配点中稳定角点的比例由37.9%提升至85.2%,将最大残差由2.765降到1.766,RMSE由0.854降到0.751。与HOPC模板匹配算法相比,该特征匹配算法能在保证匹配精度的同时,将效率提升了3倍。 相似文献
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居民点建筑密度与容积率的测定,是农村建设用地节约利用和人居环境质量评价的重要基础。由于资金、技术和人力等限制,致使该项工作目前基本处于空白状态。本文探索出了一套基于大疆无人机遥感的农村居民点建筑密度和容积率的测算方法。主要包括:无人机影像获取、影像镜头校正、正射影像生成、影像拼接、房屋地基范围判读提取与建库、房屋楼层数判读提取与建库、居民点建筑密度与容积率计算及其精度评价。利用该方法,测算得出了成都市新都区清流镇的一个典型新村居民点的建筑密度和容积率,分别为0.456, 0.986,其精度满足要求。该研究表明:该方法具有成本低、效率高、易学易用的特点,利用该方法可以实现平原和山区平坦区农村居民点建筑密度和容积率的准确测算;通过新村建设,该农村居民点的建筑密度和容积率得到了提高,农村建设用地得到了节约,农村人居环境得到了改善。该方法不仅在平原区域,而且在山区小块平坝区都具有广阔的应用前景和推广价值;该研究成果对促进农村建设用地优化节约利用与人居环境改善具有重要的现实意义。 相似文献