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一种喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法

A fast matching method for remote sensing images of UAVs in Karst landform

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【作者】 何志伟王晓红邓仕雄曹留霞李闯

【Author】 HE Zhiwei;WANG Xiaohong;DENG Shixiong;CAO Liuxia;LI Chuang;Mining College,Guizhou University;College of Forestry,Guizhou University;

【通讯作者】 王晓红;

【机构】 贵州大学矿业学院贵州大学林学院

【摘要】 针对喀斯特地貌地形起伏大、沟壑纵深、影像局部存在阴影,该地区无人机遥感影像匹配难度大,该文提出一种基于AKAZE特征和RANSAC算法的喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法。该方法采用AKAZE特征检测算法提取喀斯特地貌无人机遥感影像的特征点,能够较为精简地描述出影像的特征,影像匹配时间缩短,匹配速度提高明显;由于预匹配存在错误点对,利用单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对,同时得到最优的单应性矩阵。实验结果表明,该方法的匹配耗时和匹配正确率较优于经典的SURF和BRISK算法,该匹配方法更适合于喀斯特地貌无人机遥感影像匹配。

【Abstract】 In Karst Landform,in view of the large terrain,deep ravines and partial shadow,the UAV remote sensing image matching is difficult.In this paper,a fast matching method of UAV remote sensing images in Karst Landform based on AKAZE features and RANSAC algorithm is proposed.This method uses AKAZE feature detection algorithm of feature point extraction in Karst Landform of UAV remote sensing images,which can be more streamlined to describe feature of image,image matching time is shortened,the matching speed is obviously improved.There is an error point pair due to the prematching,so this paper will use RANSAC algorithm of homography matrix for accurate matching,eliminating the false matching points at the same time on, get the optimal homography matrix.Experimental results show that the matching time and matching rate of this method are better than those of classical SURF and BRISK algorithm.This matching method is more suitable for UAV remote sensing image matching in Karst Landform.

【基金】 贵州省自然科学基金项目(黔科合J字[2014]2070);贵州省科技计划课题(黔科合LH字[2014]7649);贵州省研究生教育教学改革重点课题(黔教研合JG字[2015]010);贵州大学研究生重点课程建设项目(贵大研ZDKC [2015]008);贵州大学测绘科学与技术研究生创新实践基地建设项目(贵大研CXJD [2014]002)
  • 【文献出处】 测绘科学 ,Science of Surveying and Mapping , 编辑部邮箱 ,2019年07期
  • 【分类号】TP751
  • 【网络出版时间】2019-02-26 17:24
  • 【被引频次】17
  • 【下载频次】457
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