无人机影像与卫星影像配准的卷积神经网络方法

• 作者: 崔志祥 徐青 施群山 秦剑琪 蓝朝桢
• 来源期刊: 测绘科学技术学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 深度学习 影像匹配 影像配准 多源影像 卫星影像
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 摄影测量与遥感
• 页码范围: 39-44
• 页数: 6页
• 分类号: P236
• 字数: 4706字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6338.2020.01.008

摘要

针对不依赖于位姿测量的无人机视频影像上目标绝对定位的问题,提出一种基于改进R2D2算法的无人机影像与参考卫星影像配准的方法.首先在R2D2网络生成128通道稠密特征图的基础上,进行双三次函数插值,以获得子像素级位置精度的关键点,并内插描述符;其次利用KD树快速最近邻特征搜索,结合快速采样一致性算法进行误匹配剔除,计算变换模型并对无人机影像进行纠正,完成配准;最后利用两个典型区域对算法进行了测试,并与SIFT和DELF算法进行了对比.实验结果表明,本文算法在正确匹配点数量和计算效率方面优于其他两种算法,对纹理、视角以及尺度差异也具有较好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐青		167	1161	18.0	23.0
2	蓝朝桢		48	281	10.0	14.0
3	施群山		23	63	4.0	6.0
4	秦剑琪		2	0	0.0	0.0