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题名基于SIFT改进的无人机图像匹配算法
被引量:3
- 1
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作者
孙希延
刘博
纪元法
白杨
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机构
桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室
桂林电子科技大学信息与通信学院
卫星导航定位与位置服务国家地方联合工程研究中心
南宁桂电电子科技研究院有限公司
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出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2023年第5期34-38,共5页
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基金
国家自然科学基金(61861008,62061010,62161007)
广西自然科学基金(2019GXNSFBA245072)
+2 种基金
广西科技厅项目(桂科AA19254029,桂科AA20302022,桂科AB21196041)
南宁市青秀区科技重大专项(2018001)
桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2022 YCXS059)。
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文摘
针对无人机图像匹配时间较长的问题,提出了一种基于SIFT改进的无人机图像匹配算法。引入了FAST算法检测角点,它能快速通过比较中心像素点和一定领域内像元的灰度值以判断是否为角点,从而提高算法的速度。同时,为了弥补FAST算法在高斯差分金字塔上搜索的不足,使用了基于Ostu和GA的图像分割算法对图像进行分割,对分割图像构建高斯金字塔,在高斯金字塔上进行特征点搜索。实验结果表明,与传统的SIFT算法相比,改进算法提高了无人机图像匹配的速率和正确率。
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关键词
无人机
图像匹配
图像分割
高斯金字塔
特征点搜索
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Keywords
UAV
image matching
image segmentation
Gaussian pyramid
feature points search
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于斜率差和方位角的矢量数据匹配算法
被引量:1
- 2
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作者
逯跃锋
张奎
刘硕
吴跃
赵硕
李强
冯晨
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机构
山东理工大学建筑工程学院
信息工程大学地理空间信息学院
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出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2016年第6期31-39,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(41501425
41561084
+3 种基金
41201409)
山东省自然科学基金资助项目(ZR2014DL001)
山东省重点研发计划资助项目(2015GSF122008
2016GSF122006)
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文摘
矢量空间数据同名特征点搜索和同名特征点匹配是对多时相、多尺度地理实体要素进行变化检测的关键技术。结合矢量空间数据的坐标特征和方位角,提出一种同名地理实体要素特征点搜索与匹配算法。该算法采用分步取点的思想,分别提取曲线X、Y方向上的极值点为初始特征点,利用各极值点斜率差的绝对值作为约束条件删除冗余极值点。在上述提取结果中,两个相邻特征点通常存在较大变形,需添加部分合理特征点。综合利用特征点坐标方位角和距离进行同名特征点相似度匹配,分别利用线实体和面实体进行试验验证。结果表明:本研究算法能够适用于线实体和面实体特征点的提取与匹配,并具有良好的精度和可行性。
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关键词
斜率差值
特征点搜索
方位角
特征点匹配
矢量数据
同名特征点
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Keywords
slope difference
feature point searching
azimuth
feature point matching
vector data
correspondence feature point
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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