【摘 要】
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把图像匹配应用到无人机定位中就是将无人机航拍图像和卫星地图图像进行匹配,根据匹配区域得到无人机在地图上所处的位置。因此本文研究的核心就是选取合适的图像匹配算法,以及根据本文应用场景的特点对选择的算法进行改进,提升匹配效果。本文主要研究基于图像匹配的无人机定位技术,主要工作有以下几方面:1.采集无人机定位图像数据集现存的图像匹配数据集只包含自然图像,而本文提出的数据集既包括了自然图像,也包括卫星地图
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把图像匹配应用到无人机定位中就是将无人机航拍图像和卫星地图图像进行匹配,根据匹配区域得到无人机在地图上所处的位置。因此本文研究的核心就是选取合适的图像匹配算法,以及根据本文应用场景的特点对选择的算法进行改进,提升匹配效果。本文主要研究基于图像匹配的无人机定位技术,主要工作有以下几方面:1.采集无人机定位图像数据集现存的图像匹配数据集只包含自然图像,而本文提出的数据集既包括了自然图像,也包括卫星地图图像。解决了现存数据集只包括航拍自然图像的问题,能够为利用航拍图像匹配进行无人机定位工作提供便利。2.提出改进的特征提取算法和改进的特征匹配算法本文提出了一种面向无人机定位的图像匹配算法,分别在特征提取和特征匹配两个方面做了相应改进。首先在基于Superpoint网络的特征提取阶段使用改进的区域对比度显著性检测（Region based Contrast,RC）算法进行显著性特征提取,突出道路、建筑等显著性区域,提高图像匹配算法的稳定性,并且减少在不显著特征区域的特征点提取数量,减少耗时。其次,针对特征点匹配中会出现匹配不正确的可能,在基于Superglue网络的特征匹配中加入随机抽样一致（Random Sample Consensus,RANSAC）算法来删除匹配错误的特征点对,提高算法准确率。实验结果表明所提出的方法既减少了耗时又提高了匹配的正确率。3.提出适合于航拍图像和大尺寸卫星图像的图像匹配优化策略（1）大尺寸卫星图像分块处理:由于航拍图像和预存的卫星图像的尺寸相差巨大,如果直接与大尺寸卫星图像进行匹配会导致大量的计算量,耗费时间,因此本文采取了对预存卫星图像进行逐次分块操作,航拍图像逐次与子块卫星图像进行匹配,减少计算量,减少耗时。（2）航拍图像尺度变换:由于航拍图像和卫星图像的分辨率差距过大,会导致匹配效果不佳,因此对航拍图像使用改进算法进行尺度变换以尽量保证两种图像的分辨率相等为原则,提升匹配效果。
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