【摘 要】
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无人机遥感图像拼接技术在灾害预警、应急处理等领域发挥着重要作用,近年来,其已成为研究的热点。本文对基于特征的无人机遥感图像拼接技术进行了研究,主要完成的工作有:首先,提出基于改进SIFT特征的无人机遥感图像拼接算法,其先进行SIFT特征粗匹配,然后在RANSAC算法特征精匹配处引入匹配质量排序,优先选取质量好的匹配点对进行匹配,从而有效去除错误的匹配点对,最后采用投影-相似变换模型进行模型变换完成
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无人机遥感图像拼接技术在灾害预警、应急处理等领域发挥着重要作用,近年来,其已成为研究的热点。本文对基于特征的无人机遥感图像拼接技术进行了研究,主要完成的工作有:首先,提出基于改进SIFT特征的无人机遥感图像拼接算法,其先进行SIFT特征粗匹配,然后在RANSAC算法特征精匹配处引入匹配质量排序,优先选取质量好的匹配点对进行匹配,从而有效去除错误的匹配点对,最后采用投影-相似变换模型进行模型变换完成拼接。该算法有效改善了拼接结果中的变形、模糊以及无法精准对齐现象,同时拼接速度也得到有效提高。其次,针对拼接耗时高的问题,提出采用基于ORB特征的无人机遥感图像拼接算法进行拼接,其首先进行ORB特征的提取和描述,之后用K最近邻的方法进行匹配,最后采用投影变换模型完成拼接。该算法相比SIFT算法,拼接速度大大提高。最后,设计并实现了一套无人机遥感图像拼接系统,该系统设有图像读入、图像预处理以及图像拼接三个模块,图像读入后可先进行预处理,之后再选择拼接方案进行拼接。
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