10.13733/j.jcam.issn.2095-5553.2020.02.23
基于改进SURF算法无人机影像特征匹配的研究
由于无人机受相机广角和飞行高度的限制,单张影像无法拍摄整个农田形状,导致无法准确测量农田实际面积.为此,基于图像特征匹配技术,提出改进SURF算法,用于无人机影像拼接.该算法针对传统SURF算法初始特征点选取精度不足的问题提出改进方案,优化高斯模糊的过程,进而形成新的尺度空间生成方式.通过在实验基地试验得出:本研究提出的改进SURF算法比传统SURF算法特征点在卷积核尺寸为3×3时,70 m、120 m高空的匹配率分别提升4.7%和5.3%;在卷积核尺寸为5×5时,70 m、120m高空的匹配率分别提升4.0%和4.3%.本研究将改进后的SURF算法用于后期图像拼接中,经试验对比发现:改进的SURF算法在图片拼接处衔接程度明显提升,得到匹配精度更优的拼接图像.
无人机测绘、图像特征匹配、SURF算法、尺度空间、自适应高斯滤波
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S25;TP751(农业航空)
国家自然科学基金项目;吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目;吉林省科技发展计划项目
2020-06-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
147-154