图论算法的无人机影像匹配特征点粗差剔除

• 作者: 史正涛 喜文飞 李国柱
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 无人机影像匹配 特征点 RANSAC算法 图论 GSIFT-RANSAC算法
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

无人机影像匹配过程中,粗差是不可避免的,因此,获取稳健性较高的特征点进行无人机影像匹配至关重要.传统的方法是采用经典的RANSAC算法进行粗差剔除,该算法受抽样次数、误差阈值的影响,还会残存部分误匹配的特征点.利用图论原理,对SIFT算法提取的特征点进行预处理,通过构建特征点的能量函数剔除能量较低的特征点,可以提高匹配特征点的稳健性,减少特征点的粗差.本文提出了一种新的方法,将图论算法与经典的RANSAC算法相结合进行粗差剔除.该方法命名为GSIFT-RANSAC算法,利用该算法可以提高特征点的稳健性,获取高精度的单应矩阵.采用两组无人机影像进行验证,本文提出的算法与单独利用图论剔除特征点的算法相比,粗差剔除率分别提高了5.31％和14.29％,说明该方法效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史正涛	云南师范大学旅游与地理科学学院	151	1585	20.0	31.0
2	喜文飞	云南师范大学旅游与地理科学学院	22	78	5.0	8.0
3	李国柱		5	14	1.0	3.0