结合Forstner与NCC约束的UAV图像配准研究

• 作者: 刘晨 杨辉 秦军 耿娟 贺一楠
• 来源期刊: 国土资源遥感
• 学科: 地球科学
• 关键词: 无人机(UAV)图像 Forstner算子 信息熵 归一化互相关(NCC) 配准
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 技术方法
• 页码范围: 48-54
• 页数: 7页
• 分类号: TP751.1|P236
• 字数: 6192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6046/gtzyyg.2015.01.08

摘要

随着无人机( unmanned aerial vehicle,UAV)技术的飞快发展,UAV已成为航空遥感图像获取的重要手段。但与传统的大飞机航空摄影相比,UAV在平台的稳定性方面较差,采集图像时受自身配重、即时飞行环境等外界因素影响,使得最终获得的遥感图像存在复杂的几何变形,导致其图像配准过程存在很大的困难。针对此问题,首先基于UAV的POS数据进行图像重叠区域估算,利用Forstner算子提取图像中的特征点并结合信息熵对图像进行分块处理；然后通过基于旋转的归一化互相关( normalized cross-correlation,NCC)系数寻找相匹配的同名特征点,最终实现UAV图像的配准。实验结果证明该方法切实有效,并且保持了较好的鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦军	西南交通大学轨道交通工程遥感联合研究中心	26	219	8.0	13.0
2	刘晨	西南交通大学轨道交通工程遥感联合研究中心	6	53	4.0	6.0
3	杨辉	西南交通大学轨道交通工程遥感联合研究中心	25	85	6.0	8.0
4	贺一楠	西南交通大学轨道交通工程遥感联合研究中心	5	33	3.0	5.0
5	耿娟	西南交通大学轨道交通工程遥感联合研究中心	7	73	5.0	7.0