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针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高. 相似文献
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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。 相似文献
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针对倾斜影像匹配正确率低、匹配时间较长等问题，该文提出一种注意力机制优化的倾斜影像局部特征匹配算法。该算法以尺度不变特征变换(SIFT)特征为基础，通过特征点优选及深度学习匹配策略提高匹配正确率及效率。构建尺度空间进行SIFT特征点检测并确定主方向；根据地物反射光谱特性构建可见光植被指数，引入语义信息约束剔除不稳定特征点，并基于特征点邻域梯度统计值计算特征点描述向量；采用基于深度学习的注意力机制图匹配算法进行特征匹配，通过注意力机制图神经网络聚合特征点空间及上下文信息，再求解聚合后特征向量的最优部分分配矩阵，并基于阈值确定匹配点。利用不同类型无人机航空倾斜影像进行实验对比，结果表明，该文算法比现有算法匹配正确率有较大提升，匹配耗时明显降低。 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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基于SIFT的宽基线立体影像最小二乘匹配方法 总被引：5，自引：2，他引：3
提出基于对极几何和单应映射双重约束的SIFT特征多尺度加权最小二乘匹配算法。算法首先基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集,并采用基于奇异值分解(SVD)的SIFT特征匹配、基于SIFT特征尺度和方位信息的自适应归一化互相关(NCC)匹配获得精度较高的初始匹配点用于立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计。然后在对极几何和单应映射的双重约束下,基于自适应NCC及距离加权的多尺度最小二乘匹配算法进行扩展匹配并同时保留匹配定位精度较高的原始SIFT特征点对。算法综合应用基于积分影像的NCC快速计算、金字塔影像匹配等方法和策略。最后选取实际的宽基线序列立体影像进行试验并同原始的SIFT特征匹配算法、基于SVD的SIFT算法进行了综合对比分析。结果表明当影像间无显著亮度变化时该方法的匹配性能明显优于现有的方法。 相似文献
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基于SIFT的宽基线立体影像密集匹配 总被引：2，自引：2，他引：0
提出基于对极几何和单应映射双重约束及SIFT特征的宽基线立体影像多阶段准密集匹配算法。算法包括三个阶段：①基于特征点的空间分布和信息熵选取一定数量的最优SIFT特征点集并进行最小二乘初始稀疏匹配及立体像对的基本矩阵和单应矩阵估计;②对于其余特征,利用同名核线倾斜角及SIFT特征的尺度信息对匹配窗口的仿射变换参数进行迭代优化及变形改正、提取仿射不变SIFT特征描述符,并基于双重约束信息及欧氏距离测度进行匹配;③考虑宽基线立体影像较低的特征提取重复率,对第②步左右影像中未能成功匹配的特征点,基于双向搜索策略,采用基于盒滤波加速计算的SSD测度在变形改正后的双重约束区域中进行匹配,并对匹配结果进行加权最小二乘拟合定位。实际的宽基线立体影像试验结果证明了算法的有效性,可为后续的三维重建提供较为可靠的密集或准密集匹配点。 相似文献
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结合SIFT特征点和泊松融合的无人机遥感影像拼接技术 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无人机遥感影像拼接技术的研究,本文提出了一种结合尺度不变的SIFT特征点和重叠过渡泊松融合的无人机遥感影像无缝拼接方法。该方法首先采用SIFT算法对影像进行特征点提取,根据特征描述符间的欧氏距离对特征点进行粗匹配;然后使用随机采样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对,为防止计算出的单适应矩阵线性结构不稳定,引入LM算法对单适应矩阵进行优化;最后采用重叠过渡泊松融合算法对影像进行拼接融合,以实现影像的无缝拼接。试验结果表明,该方法在无人机遥感影像拼接方面具有优势,能够获得良好的拼接影像。 相似文献