典型文献
一种均匀分布匹配点的无人机低空影像匹配方法
文献摘要：
针对无人机低空遥感影像匹配过程中特征检测点数量过多且空间分布不均匀、匹配点对空间分布质量差、匹配精度低等问题,提出一种均匀分布"U U-SURF"算法.首先采用低阈值SURF算法对分块处理的影像进行特征检测,引入四叉树索引策略,在保证子块特征点均匀分布的同时保留一定数量的特征点;在特征匹配方面,忽略特征点主方向的计算,采用低阈值双向匹配进行粗匹配,提出均匀分块策略来提高匹配点对的空间分布质量,利用稳定的基础矩阵进行极线约束并剔除误匹配点,再计算单应性矩阵作为影像间变换矩阵进行精匹配.选取4组不同地物类型的无人机序列影像进行对比实验,验证"U U-SURF"算法应用于高分辨率无人机影像匹配的能力,研究结果表明,匹配正确率提高了0.4％～8.3％,匹配精度提高了0.041～0.114.
文献关键词：
影像匹配;无人机;算法;四叉树;均匀分布
中图分类号：
作者姓名：
王亮亮
作者机构：
中国铁路设计集团有限公司,天津 300251
文献出处：
引用格式：
[1]王亮亮-.一种均匀分布匹配点的无人机低空影像匹配方法)[J].铁道勘察,2022(05):22-27
A类：
B类：
均匀分布,分布匹配,影像匹配,匹配方法,无人机低空遥感,遥感影像,特征检测,检测点,测点数量,分布不均匀,匹配精度,SURF,低阈值,块处理,四叉树索引,特征点,特征匹配,主方向,双向匹配,粗匹配,分块策略,高匹配,基础矩阵,极线约束,误匹配,单应性矩阵,变换矩阵,精匹配,地物类型,序列影像,算法应用,高分辨率无人机影像
AB值：
0.414606
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