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一种快速的无人机影像无缝拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对传统的低空无人机影像拼接处理速度慢和几何精度低的问题,提出了一种快速的无人机影像无缝拼接方法:对输入的原始影像按一定尺度进行降采样,在降采样的影像上进行SURF特征提取和匹配,利用RANSAC方法估计初始的相对单应矩阵,然后用Levenberg-Marquardt方法精化单应矩阵,计算出初始的绝对单应矩阵后利用稀疏光束法平差估计出精确的单应矩阵,通过降采样影像与原始影像的单应关系传递单应矩阵到原始影像级,最后进行影像合成,形成整体拼接图。实验结果表明该方法可以有效地提高拼接速度,解决拼接错位问题。 相似文献
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视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取。针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法。该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤。首先,利用SURF特征匹配方法提取足够且分布良好的特征点;其次,进行初始匹配,得到一些正确的匹配点对及影像对之间的初始投影变换关系;最后,采用几何对应匹配策略进行匹配传播,得到更可靠的匹配结果。通过图像对之间的几何关系,几何对应匹配能够发现比初始SURF算法更合适的匹配结果。对TUM数据综合试验表明,该算法简单快速,匹配精度高。 相似文献
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针对无人机在区域范围拍摄的低空遥感影像数量多,且相邻影像间存在旋转、尺度变化大等导致的立体定向困难问题,本文提出一种适用于无人机影像自动相对定向及模型连接的流程。即利用SURF算法对区域无人机影像进行特征提取后,连续相对定向及模型连接过程使用结合相对定向模型的RANSAC算法去除错匹配点,并针对RANSAC算法选取样本匹配点对容易陷入局部最优问题进行改进,提高了结果精度。 相似文献
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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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针对基于随机抽样一致性(RANSAC)算法的影像误匹配剔除须大量迭代逼近,计算量大,耗时长等问题,该文提出改进的核线约束模型及误匹配剔除方法。根据现有的影像匹配方法,该文选取了在重复度、独特性、鲁棒性3个方面均优越的加速稳健特征(SURF)算子。通过构造核线约束方程,对粗匹配结果排序后进行均匀采样,使得最终的核线模型更具鲁棒性;进而在双向核线约束过程中确保了匹配对的可靠性,实现了误匹配的剔除。实验结果表明,该文提出的基于最小截平方和(LTS)的核线约束模型在剔除误匹配的速度以及稳定性方面都优于现有方法。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)匹配是SAR影像处理的重要环节,但由于SAR影像的特殊成像机理,导致SAR影像在匹配时会出现精度、成功率都较低等问题。特别是山地区域,SAR影像富含纹理信息稀少,影像间几何畸变和辐射变形严重,导致特征点提取困难,匹配精度低。鉴于此,本文提出了采用SURF算法和归一化互相关测度相结合的方法,该方法能够快速获得大量匹配点对,实现SAR影像高效的自动化匹配。首先,应用SURF算法获取影像特征点约束匹配搜索范围;然后,采用归一化互相关和测度筛选提取到的匹配点对;最后,利用双向一致性约束剔除错误匹配点对。本文选取地形复杂区域SAR影像数据进行匹配实验,结果表明,该方法能够获得高精度、特征稳定且分布均匀的匹配点对,可以有效地避免几何变形对SAR影像匹配的影响。 相似文献
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针对快速鲁棒特征SURF描述符匹配精度不高且对光照变化不具有鲁棒性的问题,提出利用亮度排序的快速鲁棒特征描述与匹配算法。该方法在SURF算法的基础上,对特征邻域像素的灰度值进行排序和分段。通过建立索引表对每段的像素进行表示形成描述子,再将每段的描述子串联形成特征描述符对影像进行匹配。实验表明,该算法较SURF算法匹配精度高,匹配可靠性方面提高74.7%,且对线性及非线性光照变化均具有较好的鲁棒性。 相似文献
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《African Journal of Marine Science》2013,35(3-4):689-696
Many of the world's fish populations are overexploited, including Ghana's fish resources. This study examines spatio-temporal trends in fish species composition in relation to biotic, abiotic and anthropogenic factors, towards achieving better-informed management of the beach-seine fisheries. Fishery-dependent data were collected between November 1999 and October 2001 from 94 beach-seine hauls fished at two stations along the Ghanaian coast. The catch consisted of fish, crustaceans, other invertebrates, and macroalgae. Generally, juveniles of species that are exploited by offshore fisheries were found in the catches. Species abundance and their occurrence generally peaked between November and January. Duration of solar radiation and tide level appeared to be important predictors of fish biomass. It is important to exploit the nearshore fish assemblage sustainably because of its nursery role. A co-managed (fishers and government) three-month ban on beach-seining (between May and July) is recommended as the most appropriate control measure towards the sustainability of Ghanaian fish stocks. 相似文献