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结合Forstner与NCC约束的UAV图像配准研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)技术的飞快发展,UAV已成为航空遥感图像获取的重要手段。但与传统的大飞机航空摄影相比,UAV在平台的稳定性方面较差,采集图像时受自身配重、即时飞行环境等外界因素影响,使得最终获得的遥感图像存在复杂的几何变形,导致其图像配准过程存在很大的困难。针对此问题,首先基于UAV的POS数据进行图像重叠区域估算,利用Forstner算子提取图像中的特征点并结合信息熵对图像进行分块处理;然后通过基于旋转的归一化互相关(normalized cross-correlation,NCC)系数寻找相匹配的同名特征点,最终实现UAV图像的配准。实验结果证明该方法切实有效,并且保持了较好的鲁棒性。 相似文献
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随着卫星遥感技术的日趋发展与成熟,利用卫星影像进行测绘生产也越来越重要。由于卫星影像与传统航空影像不同,当运用现有的测图相关技术手段将数字影像放大到像元级别以寻找控制点位时,受传感器随机分割生成的像元以及周围地物的影响,无法在一系列混合像元中准确进行控制点的定位和量测,增加了航测绘图产品的误差。为此,设计了一种用于数字摄影测量且不同于现有航测规范中所涉及的地面标志,并提出了基于该种标志的点位偏移量解算方法。该算法解决了在数字影像上寻找点位困难问题的同时提高了单点的定位精度。最后,通过Geo Eye-1卫星立体像对的定位实验验证了该方法的实用性和准确性。 相似文献
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