基于SURF算法的无人机航空图像自动配准研究

摘要：

针对实时性要求中SIFT特征配准算法耗时长的缺点,本文将SURF (Speeded Up Robust Feature,即加速鲁棒特征)算法应用于无人机航空图像的自动配准问题中.首先利用Hessian检测子检测特征点,再通过粗匹配和细匹配得到匹配点对,最后执行几何变换完成对图像的配准.通过与SIFT(Scale Invariant Feature Transform,即尺度不变特征变换)配准方法进行对比,结果表明SURF算法在满足精度的前提下具有比SIFT算法计算量小、速度快的优点,有一定的理论和应用价值.

关键词：SURF算法、图像配准、Hessian检测子、几何变换、SIFT算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家973计划项目Y070070070;中科院战略先导专项子课题Y1Y02230XD;中科院创新项目09Y01500KB

在线出版日期：2013-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：49-52,57