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基于无人机倾斜影像的特征提取及匹配的研究

2020-12-08阅读(469)

基于无人机倾斜影像的特征提取及匹配的研究

论文摘要

倾斜摄影技术是国际测绘领域近些年发展起来的一项高新技术。倾斜摄影测量是航空摄影测量的一个突破,针对传统的摄影测量而言,打破了只能从垂直角度进行拍摄的局限,它在同一个飞行平台上搭载多个传感器,同时从一个垂直、四个倾斜五个不同的角度采集影像,并且尽可能多的获取地面物体的纹理信息,将用户引入了视觉的模型世界。倾斜摄影获取到众多的影像图,如何快速高效的进行影像拼接显得格外重要。同时如何能够快速高效的完成影像匹配是现代化发展的需要。影像匹配的精度决定影像拼接的质量。倾斜影像匹配存在的主要问题:（1）倾斜影像为相机主光轴有一定的倾斜角拍摄,并且航摄图像大都是自然场景,其场景比较复杂,容易受到成像条件和环境的影响,导致图像之间存在众多的畸变和仿射变形;（2）现在常用的基于特征的图像匹配算法时间效率很低,与当今社会快速发展需要不符合。因此,对于图像匹配算法在实际工作和生活中的应用,算法需要进行改进和优化,因此影像匹配算法的研究具有非常重要的理论和实际意义。基于上述的研究背景,本文将某一次倾斜摄影测量航拍的影像图作为六组实验的数据源,运用MSER良好的仿射不变性、区域稳定性和区域尺寸的可变性和SIFT良好的伸缩性、独特性、多样性、高速性及其易获取到局部区域的特征的特点,并以SIFT和MSER为基础,提出一种基于MSER仿射不变区域特征的匹配算法--MSER-F（其中Maximally Stable Extremal Regions-Feature）,重点研究倾斜影像特征点提取及影像匹配的问题。所提出的MSER-F算法的主要思想如下:首先在高斯多尺度空间上检测出MSER区域,再利用仿射椭圆对MSER区域进行拟合,其次基于SIFT描述符对拟合区域进行描述匹配,获得大量的初始匹配点集,接着采用RANSAC方法剔除外点。根据提出的MSER-F算法,使用VS2010和OpenCV2.4.9设计六组实验,并对MSER-F算法的可靠性进行了分析。得出的主要结论如下:（1）通过分析实验一、二、三的各组实验数据,实验证明SIFT算法具有很强的旋转不变性和抗缩放性,它具有很强的鲁棒性;SIFT算法在仿射变形和图像透视变形方面较弱,它的抗仿射和透视畸变的能力非常差。（2）通过实验一与实验四的对比分析,MSER-F鲁棒性较高,由此能够证明新算法的抗旋转性能良好;通过正确匹配对数的结果比较,在抗旋转变形的方面,MSER-F算法相较SIFT算法还是较弱。（3）通过实验二与实验五的对比分析,MSER-F算法匹配数量还是不错的,也可以完成影像匹配工作,MSER-F算法的对抗缩放变换的能力良好;通过正确匹配对数的结果比较,在抗缩放变形的方面,MSER-F算法相较SIFT算法还是较弱。（4）通过实验二与实验五的对比分析,MSER-F具有较高的鲁棒性,证明MSER-F算法抗仿射变形的能力优良;通过正确匹配对数的结果比较,在抗仿射变形方面,MSER-F算法远优于SIFT算法。（5）在现实工作中时间和效率一样重要,SIFT算法检测到的特征点数量明显高于MSER-F算法检测到的特征区域数量,因此认为这是造成MSER-F算法最终匹配数量低于SIFT算法的原因,依据统计的平均运算时间MSER-F算法的运算速度仅为SIFT算法的0.239倍,MSER-F算法的运算速度更快。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 特征点提取研究现状
  •     1.2.2 影像匹配方法研究现状
  •   1.3 研究内容
  •   1.4 文章结构
  • 第二章 倾斜摄影测量技术与影像匹配简介
  •   2.1 倾斜摄影测量简介
  •     2.1.1 倾斜摄影测量基本原理
  •     2.1.2 倾斜摄影测量系统
  •     2.1.3 倾斜影像测量的关键技术
  •   2.2 倾斜影像匹配
  •     2.2.1 倾斜影像特征提取
  • 第三章 SIFT算法特征提取及相关实验
  •   3.1 SIFT综述
  •   3.2 尺度空间极值检测
  •     3.2.1 尺度空间
  •     3.2.2 构建尺度空间
  •     3.2.3 高斯金字塔构建及DOG金字塔
  •     3.2.4 空间极值点检测
  •     3.2.5 构建尺度空间需确定的参数
  •   3.3 特征点精确定位
  •     3.3.1 精确定位
  •     3.3.2 去除不稳定极值点
  •   3.4 特征点方向分配
  •   3.5 特征点（关键点）描述
  •     3.5.1 计算描述子所需的图像区域
  •     3.5.2 坐标轴的旋转
  •   3.6 实验与分析
  •     3.6.1 实验环境及数据
  •     3.6.2 实验对照分析
  • 第四章 最大稳定极值区域算法研究
  •   4.1 MSER简介
  •     4.1.1 MSER的数学定义
  •     4.1.2 MSER的性质
  •   4.2 MSER的实现
  •     4.2.1 MSER的原理
  •     4.2.2 MSER的提取步骤
  •   4.3 MSER流程
  •     4.3.1 实验参数数据
  •     4.3.2 分析与总结
  • 第五章 最大稳定极值区域与尺度不变特征变换结合研究
  •   5.1 新结合算法（MSER-F）
  •   5.2 实验验证
  •     5.2.1 实验环境及数据
  •     5.2.2 实验分析
  • 第六章 总结与展望
  •   6.1 研究总结
  •   6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录 A
  • 附录 B

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 张毕祥

    导师: 赵俊三

    关键词: 倾斜摄影,影像匹配,特征提取

    来源: 昆明理工大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 自然地理学和测绘学,计算机软件及计算机应用

    单位: 昆明理工大学

    分类号: P231;TP391.41

    DOI: 10.27200/d.cnki.gkmlu.2019.001610

    总页数: 90

    文件大小: 5737K

    下载量: 28

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