一种基于改进的SIFT特征点算法的无人机影像快速匹配研究

由于无人机在空中的姿态不稳定,拍摄的影像存在像幅小、数量多、基线短、倾角过大、曝光不均匀等问题,采用常规的影像匹配方法效果不是很理想,有时甚至无法进行匹配,而SIFT(Scal Invariant Featre Transform)算子因其良好的尺度、旋转、光照等不变特性而广泛应用于图像处理中。本文分析了SIFT算子的优点,介绍了用该算法对无人机影像进行特征点的提取,并采用最小二乘算法进行精匹配。经对同一地区无人机航空摄影影像的匹配试验,取得了较好的结果。实验证明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点,应用前景十分广阔。

基于双目摄像的特征提取算法研究及三维重建实现

特征提取在计算机图像处理领域是一个重要的概念。文章主要研究了Harris角点检测算法与SIFT(Scale-invariant feature transform)特征点提取算法这经典的两种基于灰度的特征点提取算法。在处理图像尺度缩放方面进行了比较,通过MATLAB进行实验来比较两种算法在处理图像尺度方面的区别,证明SIFT算法更加优秀。最后介绍了三维重建的内容,展望计算机视觉技术的未来。