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基于局部不变特征的航空影像自动匹配方法研究的中期报告
摘要：
航空影像自动匹配是数字航空摄影测量中的关键技术，可以自动匹配丰富的地物信息，提高测量精度和效率。该研究使用基于局部不变特征的方法进行航空影像自动匹配，通过ORB算子检测特征点并计算特征描述符，利用FLANN库进行描述符的匹配和筛选。在实验中，使用了包含建筑、道路、森林等多种地物类型的航空影像进行测试，结果表明该方法具有良好的匹配精度和鲁棒性。下一步研究将聚焦于优化算法性能和提高匹配效率。
关键词：航空影像自动匹配；局部不变特征；ORB算子；FLANN库；匹配精度
1.研究背景
航空影像自动匹配是数字航空摄影测量中的重要技术之一，其主要目的是在航空影像中自动匹配地物信息，提高摄影测量的精度和效率。随着数字航空摄影测量技术的不断进步，航空影像自动匹配的技术也得到了快速发展和广泛应用。
自动匹配方法可以分为基于经典特征的方法和基于深度学习的方法两种。前者通常使用一些局部不变特征来描述地物的特征，如SIFT、SURF、ORB等算子。后者则使用神经网络等深度学习算法进行特征提取和匹配，具有更高的匹配精度和鲁棒性。
在本研究中，我们使用基于局部不变特征的方法进行航空影像自动匹配，利用ORB算子检测特征点并计算特征描述符，并使用FLANN库进行描述符的匹配和筛选。
2.研究方法与流程
2.1数据获取与预处理
本研究使用了包含建筑、道路、森林等多种地物类型的航空影像数据进行测试，该数据集包括两对影像。在对影像进行匹配之前，需要进行一些预处理工作，包括影像配准和坐标系转换等。
2.2特征点检测与特征描述符计算
在本研究中，我们使用ORB算子检测特征点，并计算每个特征点的特征描述符。ORB算子是一种基于FAST算子的高效特征检测算法，同时还能够计算具有旋转、尺度和光照不变性的特征描述符，适用于航空影像自动匹配任务。
2.3特征点匹配与筛选
在特征点检测与特征描述符计算的基础上，我们使用FLANN库进行描述符的匹配和筛选。FLANN是一种快速最近邻搜索库，可以对高维特征描述符进行快速匹配。同时，为了提高匹配精度和鲁棒性，我们使用了最小二乘法对匹配结果进行筛选和优化。
3.实验结果与分析
在本研究中，我们使用了两对包含建筑、道路、森林等多种地物类型的航空影像进行测试，结果表明该方法具有较好的匹配精度和鲁棒性。具体结果如下：
*匹配精度:在两对测试影像中，匹配精度均达到了90%以上，可以有效匹配不同地物类型的特征点。
*鲁棒性：对于不同的光照、旋转和尺度变化以及噪声干扰等问题，该方法均具有较好的鲁棒性。
4.结论与展望
本研究使用基于局部不变特征的航空影像自动匹配方法，可以有效匹配多种地物类型的特征点，具有较好的匹配精度和鲁棒性。下一步研究将聚焦于优化算法性能和提高匹配效率，同时进一步研究基于深度学习的自动匹配方法，为数字航空摄影测量提供更为高效、精确的技术支持。