【摘 要】
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与普通场景图像相比,无人机影像中纹理信息较丰富,局部特征与目标对象"一对多"的对应问题更加严重,经典SURF算法不适用于无人机影像的特征点匹配。为此,提出一种辅以空间约束
【机 构】
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中国矿业大学环境与测绘学院; 江苏省基础地理信息中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40901221);江苏高校优势学科建设工程项目(SZBF2011-6-B35);江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX12_0955)
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与普通场景图像相比,无人机影像中纹理信息较丰富,局部特征与目标对象"一对多"的对应问题更加严重,经典SURF算法不适用于无人机影像的特征点匹配。为此,提出一种辅以空间约束的SURF特征点匹配方法,并应用于无人机影像拼接。该方法对基准影像整体提取SURF特征点,对目标影像分块提取SURF特征点,在特征点双向匹配过程中使用两特征点对进行空间约束,实现目标影像子图像与基准影像的特征点匹配;根据特征点对计算目标影像初始变换参数,估计目标影像特征点的匹配点在基准影像上的点位,对匹配点搜索空间进行约束,提高匹配速度与精度;利用点疏密度空间约束,得到均匀分布的特征点对。最后,利用所获取的特征点对实现无人机影像的配准与拼接,通过人工选取均匀分布的特征点对验证拼接精度。实验结果表明,采用本文方法提取的特征点能够得到较好的无人机影像拼接效果。
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