基于SIFT改进算法的大幅面无人机影像特征匹配方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于SIFT改进算法的大幅面无人机影像特征匹配方法

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【英文篇名】	Feature detection of large format UAV images based on improved SIFT algorithm
【下载频次】	★★★★★
【作者】	朱进; 丁亚洲; 肖雄武; 冯发杰; 李先怡; 郭丙轩;
【英文作者】	Zhu Jin; Ding Yazhou; Xiao Xiongwu; Feng Fajie; Li Xianyi; Guo Bingxuan; Hubei Electric Engineering Corporation; State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying; Mapping & Remote Sensing; Wuhan University; College of Geomatics; Xi'an University of Science & Technology;
【作者单位】	湖北省电力勘测设计院; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 西安科技大学测绘科学与技术学院;
【文献出处】	计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2015年 10期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	大幅面图像匹配; SIFT改进算法; 无人机影像; 图像分块; 图像特征;
【英文关键词】	large format images matching; improved SIFT algorithm; UAV images; image block; image features;
【摘要】	SIFT(scale invariant feature transform)算法因其有效的尺度、旋转、亮度、仿射、噪声等不变性,在模式识别和图像匹配领域中被广泛采用,但其实现过程需要在整个尺度空间上进行,时间复杂度相对较高,占用内存资源较大。针对SIFT算法对大幅面无人机航空遥感影像进行匹配时,在特征检测阶段容易产生内存溢出,导致无法进行匹配的问题,通过对大幅面影像进行分块,并考虑了处理块接边重叠问题,提出一种基于图像分块的Large-SIFT算法。实验表明,该算法在特征检测阶段不受内存限制,能较快速地对大幅面无人机航空遥感影像进行自动匹配,并在实际应用中为空中三角测量提供连接点数据。
【英文摘要】	The SIFT operator is popularly used in pattern recognition and image matching since it is invariant to image rotation,scale,addition of noise,illumination changes and affine distortion. But the process requires to calculate the whole scale spaces of the input image that will cost very expensive time and take up a lot of memory resources. Especially for the large aerial image,the SIFT operator cannot process and doesn't generate keypoints. Therefore the paper implemented the improved SIFT operator based on i...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(61172174); 校企合作项目
【更新日期】	2015-10-22
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	0引言图像匹配是摄影测量和计算机视觉的一个基本问题,它是数字摄影测量自动化的关键。图像匹配的核心问题是将不同的辨率、亮度属性、位置(平移和旋转)、比例尺和不同的非线性变形的图像对应起来。对不同视点和焦距所产生的图像,特征不变量对其尺度和旋转具有不变性,对图像匹?

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