无人机遥感影像匹配中的优化SIFT-OCT算法

被引:8
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作者
王亮亮 [1 ]
胡海峰 [1 ]
机构
[1] 太原理工大学矿业工程学院
关键词
相似性系数; SIFT-OCT; RANSAC; 无人机; 特征匹配;
D O I
10.16251/j.cnki.1009-2307.2021.06.015
中图分类号
TP751 [图像处理方法]; P237 [测绘遥感技术];
学科分类号
081002 ; 1404 ;
摘要
针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法在高分辨率影像中检测特征点数量多、匹配效率低、无法快速对无人机低空遥感影像进行特征匹配的问题,该文优化SIFT-OCT算法的特征检测、特征匹配方法,主动放弃第一组尺度空间进行特征检测,并采用影像分块的方法加快检测过程;在特征匹配阶段,提出相似性系数进行匹配点对二次筛选,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算透视变换模型参数进行精匹配。选取同一无人机序列影像中的4组不同地物类型的影像进行对比验证实验,结果表明,优化SIFT-OCT算法极大地限制特征提取数量,提高影像匹配效率,适合无人机低空遥感影像匹配。
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