检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

图论算法的无人机影像匹配特征点粗差剔除

测绘通报 2020年第4期 6-10页

作者：喜文飞史正涛李国柱云南师范大学旅游与地理科学学院云南昆明650500 云南海钜地理信息技术有限公司云南昆明650000

无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIF... 详细信息

无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要。传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点。利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差。本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除。该方法命名为GSIFTRANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵。采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31%和14.29%,说明该方法效果较好。

关键词：无人机影像匹配特征点 RANSAC算法图论 GSIFT-RANSAC算法

基于多尺度特征融合的无人机影像旋转不变性匹配方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电光与控制 2024年

作者：刘云李梓谦板岩洼门陈维泰陈珊昆明理工大学云南省测绘工程院

无人机影像匹配在无人机影像处理中占据核心位置，而方向估计是进行旋转不变性匹配的重要一环。然而，由于无法明确无人机影像特征点的标准主方向，目前的匹配方法仍然会有较大的方向估计误差，导致匹配精度低。本文中提出一种基于多尺... 详细信息

无人机影像匹配在无人机影像处理中占据核心位置，而方向估计是进行旋转不变性匹配的重要一环。然而，由于无法明确无人机影像特征点的标准主方向，目前的匹配方法仍然会有较大的方向估计误差，导致匹配精度低。本文中提出一种基于多尺度特征融合的无人机影像旋转不变性匹配方法（Rotation invariant matching network，RIMN），其中的多尺度特征提取模块可以融合丰富的影像语义特征，并采用Transformer自注意力模块在影像的弱纹理区域中提取鲁棒稳健的特征，同时本文设计了双重损失函数来提升特征点的方向估计精度完成旋转不变性匹配。最后，本文设置了不同旋转角度下的影像匹配对比实验，定性以及定量结果表明，本文方法具有更为优秀的旋转不变匹配性能。

关键词：无人机影像匹配方向估计旋转不变性匹配注意力机制

SIFT和SURF在无人机影像匹配中算法性能对比分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

信息记录材料 2020年第8期21卷 200-201页

作者：郑起航黄东汕头职业技术学院广东汕头515078

现阶段,无人机在越来越多的领域得到了应用,借助无人机影像能够实现关键信息的有效传达,为相关行业提供可靠的信息与技术支撑。目前的图像识别与匹配算法中,多种算法模式已经得以应用,不同的算法在性能上会存在一定的差异性,对此,本文... 详细信息

现阶段,无人机在越来越多的领域得到了应用,借助无人机影像能够实现关键信息的有效传达,为相关行业提供可靠的信息与技术支撑。目前的图像识别与匹配算法中,多种算法模式已经得以应用,不同的算法在性能上会存在一定的差异性,对此,本文基于无人机影像技术,分别采用SIFT和SURF算法对所拍摄影像进行识别与匹配,并主要针对这两种算法的特征提取、特征匹配、配准速度等主要性能参数进行对比研究,从而对这两种算法在无人机影像匹配中的结果进行评价,为无人机影像识别与匹配算法的选择提供一些参考依据。研究结果显示,SURF算法的应用优势较为突出,不仅体现在特征提取速度上,且对于有遮挡物影响的情况下匹配效果更为理想。

关键词： SIFT SURF 特征提取无人机影像匹配

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

不同算法露天煤矿影像匹配对比分析

地下水 2023年第6期45卷 176-178页

作者：石大娟安徽省淮北市地质矿产勘查局325地质队安徽淮北235000

为了解决露天煤矿摄影测量过程中获取控制点数据效率低,所选匹配算法不合理的问题,比较了研究区内的不同区域KAZE、SURF和SIFT算法的影像匹配效果,研究结果表明:和SURF算法、SIFT算法相比,KAZE算法匹配点数量最多,能够在最大程度上提取... 详细信息

为了解决露天煤矿摄影测量过程中获取控制点数据效率低,所选匹配算法不合理的问题,比较了研究区内的不同区域KAZE、SURF和SIFT算法的影像匹配效果,研究结果表明:和SURF算法、SIFT算法相比,KAZE算法匹配点数量最多,能够在最大程度上提取影像边缘区域的特征点,并且KAZE算法的重复率比较稳定;SURF算法匹配所耗总时长最小,但其单点匹配所需时间最长,这表示SURF算法匹配效率较低;KAZE算法比SIFT算法匹配精度,同时其匹配时间略低于SIFT算法;综合来看,在露天煤矿无人机影像匹配中KAZE算法更加合适。

关键词：露天煤矿摄影测量 SURF算法 KAZE算法无人机影像匹配

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

无人机摄影测量系统MPI集群化研究与实现

无人机摄影测量系统MPI集群化研究与实现

作者：仇振国西安科技大学

学位级别：硕士

近年来,无人机摄影测量平台在摄影测量与遥感领域的发展,数码影像的高分辨率、大重叠度,致使影像数据量不断增长,海量数据处理已经成为一种趋势。普通的计算机受限于其存储和计算能力,在海量数据处理面前已经力不从心,使用CPU串行处理... 详细信息

近年来,无人机摄影测量平台在摄影测量与遥感领域的发展,数码影像的高分辨率、大重叠度,致使影像数据量不断增长,海量数据处理已经成为一种趋势。普通的计算机受限于其存储和计算能力,在海量数据处理面前已经力不从心,使用CPU串行处理的生产方式已经难以满足海量数据的高效生产需求。本文针对海量摄影测量影像数据快速处理的迫切要求,以CPU为核心部件,采用MPI消息传递库搭建紧凑型集群计算平台,并基于Windows开发环境,研究摄影测量数据处理算法的并行处理技术。论文完成的主要工作与创新点如下:1.简要概括了 MPI高性能并行计算技术的现状及发展趋势;并以无人机摄影测量中典型的影像匹配算法为例详细论述了 MPI的任务并行化的方法及航空影像并行化的基本模式;在深入研究MPI和影像匹配的基础上,提出了一种MPI并行计算在影像匹配方面的基本流程,设计并实现了两种MPI影像匹配并行化算法,即文章中所提到的均匀分配影像匹配并行算法及均衡负载影像匹配并行算法,并对试验阶段出现的问题加以描述及分析并加以解决。2.在上述的两种并行算法的基础上,重点研究了 MPI在影像匹配并行计算中影响并行效率的负载平衡和数据传输问题,并针对这些问题提出了顾及空间邻接关系的影像匹配并行算法。即在提取特征阶段,先根据影像空间邻接关系完成对应各节点的初始任务划分,然后在初始划分的基础上再进行稍细粒度的二次划分确定最终的提取特征任务。在任务调度时,根据计算节点的状态优先分配对应节点的任务,对应节点的任务全部分配完毕后再向其分配其他节点对应的任务。在匹配阶段,先根据提取特征任务划分匹配任务,然后根据特征提取任务的节点编号划定对应于每一节点的匹配任务单元,使用相同的任务调度方法完成整个测区的影像匹配。3.设计并实现了基于MPI的影像匹配并行系统,该系统既满足负载均衡,又满足最大限度的减少了数据的传输的要求。通过本文的研究可以得出结论:本文提出的顾及空间邻接关系的影像匹配并行算法能够极大程度的提高影像匹配的效率。

关键词：匹配效率空间邻接关系负载平衡问题特征数据传输量无人机影像匹配