一种采用改进K-d树的无人机影像特征匹配搜索方法

• 作者: 张一 李厚朴 江刚武 狄亚南
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 无人机影像 匹配搜索 高维特征向量 K-d树 降维
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 500-504
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 4192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2015.05.013

摘要

在高分辨率无人机影像匹配过程中,多采用SIFT或SURF算法进行尺度和旋转不变的特征提取与描述,但经过SIFT或SURF算法提取出的特征都是高维向量,在匹配点数量较大时,匹配搜索速度比较慢.针对这一问题,比较了穷尽搜索与K-d树搜索算法的特点;然后按照"降维"的思路,提出了一种采用改进K-d树的匹配搜索方法.经过理论分析和实验验证,该方法可以有效提高匹配搜索速度,并且匹配数据集规模越大、维度越高,搜索速度提升越明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江刚武		50	501	13.0	20.0
2	李厚朴		61	247	9.0	12.0
3	张一		15	37	3.0	5.0
4	狄亚南		4	21	3.0	4.0