基于SURF算法和极线约束的无人机影像匹配研究 |
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引用本文: | 邓仕雄,王晓红,刘继庚,李婷婷,何志伟.基于SURF算法和极线约束的无人机影像匹配研究[J].贵州大学学报(自然科学版),2018(1). |
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作者姓名: | 邓仕雄 王晓红 刘继庚 李婷婷 何志伟 |
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作者单位: | 贵州大学矿业学院;贵州大学林学院 |
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摘 要: | 针对无人机影像受光照、拍摄角度及区域环境等因素的影响造成匹配效果不佳,局部区域匹配困难的问题,本文基于SURF算法,通过引入极线约束来提高特征匹配效果。该匹配算法首先利用SURF算法检测影像特征点,用RANSAC(Random Sampling Consensus)方法计算出基础矩阵,通过基础矩阵计算出所有特征点的极线,最后用极线过滤掉错误匹配。实验结果表明:与传统SURF算法的单一约束条件的无人机影像匹配相比,极线约束条件下的无人机影像匹配在误匹配减少的前提下能获得更多准确的特征匹配集。
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