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基于改进SIFT算法的无人机影像匹配
张培佩1,王永波2*,宋伟21,2
1. 中国地质大学(武汉) 地球物理与空间信息学院,湖北 武汉 430074;2. 中国矿业大学 环境与测绘学院,江苏 徐州 221116
摘要:
针对SIFT算法特征描述符计算复杂、时间效率较低的问题,提出了一种改进的SIFT算法,并将其应用于无人机倾斜影像匹配.算法首先利用SIFT算法进行特征点检测,基于BRISK描述符对提取的特征点进行描述生成其特征描述符,并基于Hamming距离作为特征匹配的相似性测度,在此基础上,利用比值提纯法(NNDR)进行粗匹配,最后采用RANSAC算法并结合均方根误差(RMSE)进行约束,对粗匹配结果进行筛选,剔除错误匹配点对,得到精确匹配结果.为了验证该算法的有效性,利用4组无人机影像数据进行实验并与SIFT算法和SURF算法进行比较,结果表明:算法在保证较高准确率的同时能够得到亚像素级的精度,且能够有效地提升时间效率,具有较好的稳定性.
关键词:  影像匹配  SIFT算法  BRISK描述符  Hamming距离  RANSAC算法  RMSE
DOI:
分类号:TP391
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41271444)
Abstract:
Key words:  
湖南科技大学学报(自然科学版)
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