联合密集多尺度特征的无人机公路遥感影像特征匹配

摘要：

针对在背景复杂的无人机公路遥感影像中存在的重复纹理多、弱纹理无特征点、匹配对数少的问题,提出一种公路影像特征匹配模型,以增加可获得的特征点匹配对数量.首先,该模型选择在Key.Net网络中加入密集多尺度结构,使得网络在联合多尺度特征的同时,结合浅层特征和深层特征完成特征点提取,以增加特征点的数量;然后,构建结合K均值聚类和KD树的索引树,以优化快速最近邻特征匹配精度,增加初始特征匹配对数;最后,利用动态自适应距离阈值和随机抽样一致算法剔除误匹配对,进一步获得精细匹配对.实验结果表明:与传统的加速稳健特征算法和深度学习算法相比,提出的改进模型在特征点数量、精匹配对数量上均优于对比算法,可以获得高质量的匹配对.

关键词：影像匹配、仿射变换、深度特征、公路影像、无人机

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41;P236(计算技术、计算机技术)

资助基金：甘肃省教育科技创新项目;甘肃省军民融合专项;甘肃省重点研发计划;甘肃省知识产权计划项目

在线出版日期：2023-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：64-70