基于CenSurE-star特征的无人机景象匹配算法

针对传统局部不变特征的景象匹配算法冗余点多、实时性差、抗几何变换不突出的情况,提出基于CenSurE-star的无人机(UAV)景象匹配算法。首先采用Cen Sur E特征星型滤波器(CenSurE-star)提取基准图和实时图中的特征点,并生成FREAK二进制描述符;然后将汉明距离作为特征点的相似性判定度量,采用K近邻距离比值的方法提取匹配点对;最后利用基于RANSAC的定位模型得到空间几何变换关系,实现图像匹配并获取定位点经纬坐标。算法性能评价实验表明,本文算法不仅相对于SIFT、SURF、ORB算法,对各种变换具有更好的鲁棒性,而且相对于改进的SIFT、SURF算法处理时间有更大程度的缩短,算法定位误差在0.8个像素内,尺度误差在0.02倍内,旋转角度误差在0.04°内。基于算法进行外场飞行实验,实验证明算法定位精度较高,可以适应地貌信息较少的环境,并能满足无人机视觉辅助导航的需求。

基于CenSurE-star和LDB的被测目标图像匹配算法

针对传统点特征匹配方法计算量大、匹配速度慢的问题,给出了一种基于CenSurE-star和LDB的图像匹配算法,以用于在视觉检测中对被测目标图像进行快速匹配;该算法首先通过调整滤波器尺寸从而快速检测被测目标图像中不同尺度的CenSurE-star特征点,然后采用LDB方法对特征点结合其邻域进行描述,以描述符汉明距离为标准衡量图像特征点间的相似度并进行对应筛选,最终结合RANSAC剔除剩余的误匹配点对,实现了图像间准确匹配;实验研究表明,在关于光照、噪声和模糊变化的三组被测目标图像匹配中相较SIFT、SURF等常见算法,该算法不仅显著提升匹配速度,而且保证了较高的匹配准确率。