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基于改进SURF算法的无人机遥感影像快速拼接
  • ISSN号:1672-0504
  • 期刊名称:《地理与地理信息科学》
  • 时间:0
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南焦作454001, [2]北京师范大学,北京100875
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41071259);河南省基础与前沿技术研究(112300410282);河南省教育厅科学技术研究重点项目(128420002);河南理工大学博士基金
中文摘要:

为了及时、准确地反映测区情况,需要在拍摄现场将获得的无人机遥感影像进行实时拼接。基于SURF的无人机遥感影像拼接算法具有尺度和旋转不变性,拼接效果较好,但该算法稳定性较差,拼接过程中大量误特征点被提取出来,导致计算量大、匹配效率低,无法满足实时拼接的要求。该文首先利用SURF算法粗提取特征点,然后利用RANSAC算法剔除被误提取的特征点,实现特征点的快速匹配和图像实时拼接。实验结果表明该文的算法不但可以得到很好的图像拼接效果,而且极大地提高了拼接效率。

英文摘要:

In order to reflect the situation in flying area, the UAV images must be mosaiced real time. The algorithm of SURF (Speed Up Robust Features)has such features as scale invariant and rotate invariant, the mosaicing effect is very good, but the algorithm is unstable and a lot of error feature points are extracted which lead to large amount of calculation and low mosaicing efficiency. To meet the demands of feature points matching quickly and images mosaicing real time, in this paper, the improved algorithm of SURF is proposed, firstly the feature points are detected by SURF algorithm, then the error feature points are elim- inated by RANSAC(Random Sample Consensus) algorithm. The experiment results show that the algorithm proposed in this paper can acquire very good mosaicing effect, and the mosaicing efficiency is very high.

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期刊信息
  • 《地理与地理信息科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河北省科学院地理科学研究所
  • 主办单位:河北省科学院地理研究所 北京大学遥感与地理信息系统研究所
  • 主编:
  • 地址:石家庄市长安区西大街94号
  • 邮编:050011
  • 邮箱:dlxxkx@vip.163.com
  • 电话:0311-86054904
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-0504
  • 国内统一刊号:ISSN:13-1330/P
  • 邮发代号:18-27
  • 获奖情况:
  • 全国《中文核心期刊要目总览》核心期刊,河北省第六届优秀科技期刊,中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:16233