基于ASIFT改进算法的无人机图像特征匹配方法研究

• 作者: 孙东阁 陈辉
• 来源期刊: 上海电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机图像 特征匹配 ASIFT算法 RANSAC算法
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 275-279
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-8299.2020.03.013

摘要

无人机图像纹理丰富、特征显著,在机器视觉三维重建及机器人导航中应用广泛,但其视角变化大,且易倾斜.传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法和Affine-SIFT (ASIFT)算法等图像特征匹配算法误差较大,难以满足应用要求.针对该问题,提出了一种基于ASIFT的改进算法.首先用ASIFT算法模拟图形畸变,然后利用SIFT算法中的k-d树算法对最邻近特征点进行快速搜索匹配,最后加入随机抽样一致算法,得到匹配对的参数模型,同时对不符合模型的误差匹配对进行剔除.实验结果表明,该算法可以优化匹配效果,提高匹配速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈辉	上海电力大学自动化工程学院	14	57	3.0	7.0
2	孙东阁	上海电力大学自动化工程学院	1	0	0.0	0.0