基于CSIFT特性的无人机影像匹配

随着无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)平台技术的发展,越来越多的应用行业和研究领域开始使用UAV影像数据。不同于现有的摄影测量结合像控点的UAV影像匹配方法,提出一种新的UAV影像匹配方法。该方法采用彩色尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,CSIFT)算法,利用彩色信息的空间不变特性提取基准影像与待匹配影像的特征匹配点对;并采用单应性矩阵与随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法对匹配结果进行提纯,得到最终匹配结果。仿真实验表明,该方法可在保证实验过程鲁棒性的同时,与传统的尺度不变特征转换(color scale-invariant feature transform,SIFT)方法相比,将匹配准确率从70%提高到了88%,而且大大减少了特征点对的数量,缩短了处理时间,提高了UAV影像匹配效率。

基于云层图像的塔式太阳能热发电能量预测方法

提出一种应用于塔式太阳能热发电系统的云层图像识别与运动检测方法,动态预测云层移动对系统热发电能量的影响。该方法利用小波维纳滤波对工业相机实时采集的天空图像进行降噪处理,基于Lab空间边缘检测算法识别天空图像中的云层,结合CSIFT匹配特征点计算得到云层运动速度和方向,并通过云层、太阳、镜场间的相对位置关系实时分析和预测系统热发电能量受云层运动的影响。实验结果表明,该方法的预测实时性和准确性均满足要求,具有较高的工程应用价值。