随着中国遥感卫星的迅速发展,要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法。该方法首先用加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,...随着中国遥感卫星的迅速发展,要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法。该方法首先用加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,Surf)算法对"资源三号"卫星图像和参考图像进行粗匹配以建立两幅图像间的整体几何关系,通过对相同区域进行wallis滤波增强图像纹理信息,然后用Surf算法进行特征点的提取和匹配,最后利用对极几何约束剔除误匹配点。试验结果表明,该方法可以全自动、快速和精确的提取影像控制点。展开更多
针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察目标识别中的实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF(Speeded Up Robust Features)的快速目标识别算法。对UAV侦察图像进行预处理,采用不变矩构造遗传算法的适应度函数,利用遗传算法的全局搜索能...针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察目标识别中的实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF(Speeded Up Robust Features)的快速目标识别算法。对UAV侦察图像进行预处理,采用不变矩构造遗传算法的适应度函数,利用遗传算法的全局搜索能力快速地提取可能包含目标的RO(IRegion Of Interesting)区域。在ROI区域和模板图像中提取SURF特征点,采用最近邻的匹配算法搜索匹配对,从而精确确定目标的位置。仿真结果显示,该算法可以明显地提高目标识别的实时性并具有相当的鲁棒性。展开更多
文摘随着中国遥感卫星的迅速发展,要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法。该方法首先用加速稳健特征(Speeded Up Robust Features,Surf)算法对"资源三号"卫星图像和参考图像进行粗匹配以建立两幅图像间的整体几何关系,通过对相同区域进行wallis滤波增强图像纹理信息,然后用Surf算法进行特征点的提取和匹配,最后利用对极几何约束剔除误匹配点。试验结果表明,该方法可以全自动、快速和精确的提取影像控制点。
文摘针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察目标识别中的实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于SURF(Speeded Up Robust Features)的快速目标识别算法。对UAV侦察图像进行预处理,采用不变矩构造遗传算法的适应度函数,利用遗传算法的全局搜索能力快速地提取可能包含目标的RO(IRegion Of Interesting)区域。在ROI区域和模板图像中提取SURF特征点,采用最近邻的匹配算法搜索匹配对,从而精确确定目标的位置。仿真结果显示,该算法可以明显地提高目标识别的实时性并具有相当的鲁棒性。
