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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。 相似文献
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针对无人机视频巡查时无法获取视频要素与周围场景地理要素的空间关系等问题,本文提出了一种无人机实时视频与三维地理场景融合方法。该方法通过设置路线站点获取无人机实时巡查视频,利用高分辨率倾斜摄影模型构建三维地理场景,将视频在三维地理场景中投影,构建视频投影参数规范和无人机数据传输模型,实现无人机实时视频与三维地理场景融合展示;对无人机实景融合的应用流程进行设计,并通过具体案例进行试验验证。试验结果表明,无人机实景融合具有良好的表达效果,视频与三维地理场景融合度高且视频画面变形较小。该方法将无人机视频应用扩展至三维空间,为视频要素赋予了空间参考。 相似文献
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针对室内机器人移动导航定位存在的问题,该文研究了基于Kinect传感器的定位算法。该方法应用Kinect传感器采集了移动机器人运动过程中连续帧的彩色和深度信息;通过尺度不变特征变换算法匹配连续场景图像中的特征点对,经随机抽样一致性算法剔除点集中的误匹配点;利用Kinect的深度信息将可用点集的二维坐标转换到相机坐标系下的三维坐标;并使用绝对定向算法计算机器人在相邻位置上的姿态信息和平移量,从而提高了机器人的移动参数的计算精度。通过实验验证了该方法的可行性,且能够满足实时要求,可以同时进行定位与地图创建。 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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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法在高分辨率影像中检测特征点数量多、匹配效率低、无法快速对无人机低空遥感影像进行特征匹配的问题,该文优化SIFT-OCT算法的特征检测、特征匹配方法,主动放弃第一组尺度空间进行特征检测,并采用影像分块的方法加快检测过程;在特征匹配阶段,提出相似性系数进行匹配点对二次筛选,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算透视变换模型参数进行精匹配.选取同一无人机序列影像中的4组不同地物类型的影像进行对比验证实验,结果表明,优化SIFT-OCT算法极大地限制特征提取数量,提高影像匹配效率,适合无人机低空遥感影像匹配. 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
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针对透视尺度不变特征PSIFT匹配算法穷举采样带来模拟影像冗余、海量特征匹配造成计算效率低下等问题,提出一种改进的PSIFT算法。首先对待匹配影像进行透视模拟重采样,在模拟影像上提取SIFT特征并匹配,计算初始近似单应矩阵;然后利用近似单应矩阵对待匹配影像进行单应变换以消除部分透视变形,再次提取特征和匹配,并采用随机抽样一致(RANSAC)方法提纯粗匹配。实验结果表明,该算法计算效率高,对视角变化鲁棒,与PSIFT相比,匹配正确率是其2~5倍,计算速度快5~9倍。 相似文献
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相对于同源影像立体匹配,基于无人机倾斜摄影与近景摄影获取的异源影像在空间特征、视场角及分辨率等方面均存在较大的差异,给影像匹配带来困难。本文利用基于单应性变换的卷积神经网络提取特征点,在匹配阶段采用交叉注意力机制的图神经网络进行特征点匹配。该方法较好地克服了异源影像间因存在较大视差和扭曲变换而导致的匹配效果较差的问题,并以河北省廊坊市大城县的马家祠堂为试验数据,对比传统SURF （加速稳定性征）算法与深度学习算法的匹配效果。结果表明,基于深度学习算法对存在大视角差异的异源影像的匹配率更高。 相似文献
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以经纬度坐标转换到深圳坐标为例,利用卫星遥感影像,通过全局搜寻算法选择控制点对求解仿射变换六参数值,在不同约束目标下对坐标距离偏差程度进行筛选分析,确定适合深圳坐标下能有效提高校正精度的控制点对组合及校正坐标公式。 相似文献
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参考地理数据的大比例尺影像无控定位 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统摄影测量影像定位通过人工方式获取控制点导致的效率低、费用高等问题，本文提出了一种参考地理数据的大比例尺影像无控定位方法。首先利用经典SIFT算法从参考地理数据（DEM和DOM）提取带有控制信息的特征点；然后将通过POS获取的DSM配准到DEM地理坐标上，并利用形态学滤波对DSM进行处理，以提取并剔除建筑物、树木等高程剧烈变化区域的匹配点，降低校正误差；最后进行影像校正和定位。试验结果表明，本文方法能够满足大比例尺航空影像生产定位精度要求，具有高效生产、节约资源等优势。 相似文献
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地理场景中点要素三维注记配置规则多为"遮挡则不显示"和"遮挡直接显示",该类规则的缺陷是注记信息丢失或存在大量遮挡,普适性不强,尤其不适用于小规模地理场景点要素三维注记配置。本文首先归纳了三维注记绘制的内容、位置及方法,并针对小规模地理场景点要素三维注记配置问题,以"信息不丢失、注记尽可能少的遮挡"为配置目标,配置规则为"遮挡后优化并显示"。算法以透视变换矩阵、逆透视变换矩阵及GRID算法为基础,以遗传算法为核心,以三维注记质量评价函数为遗传算法适应度评价函数,实现点要素三维注记的可行最优解求解。经多视角、多平台对照试验可知,本算法适用于多视角三维注记优化配置,具备普适性;与主流GIS平台(SuperMap Desktop、ArcScene)的三维注记配置效果作对比,本算法三维注记质量值分别相对提升144%、232%,符合配置目标。 相似文献
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基于特征基元的点云数据配准方法,利用控制点对机载与车载点云数据进行概略匹配,构建了顾及梯度与颜色特征及特征组对的特征点匹配算法模型,根据拟合平面特征解算平移和旋转变换参数,实现了机载与车载点云数据的精确配准,并在此基础上建立了多角度点云数据融合的房屋顶部和立面特征提取、点云数据与光学影像纹理信息匹配的技术流程,实现了建（构）筑物三维精细建模,并通过实例验证了本文所提方法的有效性。 相似文献
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针对大规模无序影像稀疏三维重建问题,本文提出一种稳健、高效且易于并行的分区优化的混合式SfM方法。首先,利用SIFT算法进行影像匹配,无须GPS/INS等其他辅助信息,仅利用影像间的匹配结果计算得到的影像关联度完成影像分区。然后,提出一种改进的增量式SfM方法实现每个分区内快速重建,以及提出多项标准自动剔除不可靠分区并将这些分区内影像重新划分至其他分区,实现分区的动态调整。最后,提出一种稳健高精度的分区融合算法,实现相机参数、影像姿态和场景三维信息的准确融合。多组不同规模、不同影像类型以及不同场景的典型数据试验结果表明本文方法对不同数据集具有很好的稳健性,在保持高精度的同时能大大提高重建效率,尤其适用于大规模影像数据集。 相似文献
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为提高三维坐标转换参数的求解质量,本文基于最优化算法提出了一种稳健的公共点加权坐标转换方法。以坐标转换后公共点的点位残差加权平方和最小为目标函数,利用Nelder-Mead单纯形直接搜索算法,寻找公共点坐标分量在解算坐标转换参数时的最优权重组合。以粒子加速器磁铁的准直安装为应用场景,利用模拟数据和实测数据对本文方法进行验证。结果表明:本文方法能够有效降低粗差观测值及质量不佳观测值的权重。与最小二乘、抗差估计等方法相比,本文方法解算结果的点位残差加权平方和更小,坐标转换参数质量更优。本文方法能提高三维坐标转换参数的求解质量,尤其适用于验前精度未知、观测数据质量不佳的情况。 相似文献