基于改进算法的航拍图像匹配方法.docx

基于改进算法的航拍图像匹配方法
基于改进算法的航拍图像匹配方法
摘要：航拍图像匹配是计算机视觉领域的重要问题之一，它在许多领域中都有广泛的应用，例如地图构建、目标跟踪和三维重建。然而，由于航拍图像具有复杂的视角变化、光照变化和遮挡等特点，航拍图像匹配面临着许多挑战。本论文旨在通过改进算法来提高航拍图像匹配的准确性和效率。
1.引言
航拍图像匹配是指在航拍图像中寻找对应的特征点或特征区域，从而实现图像间的匹配。传统的航拍图像匹配方法主要基于特征点的提取和描述，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（旋转归一化二值化）等。然而，由于航拍图像具有较大的视角变化和光照变化等问题，这些传统的方法在匹配准确性和鲁棒性方面存在一定的局限性。
2.改进算法
2.1特征点选择
针对航拍图像的特点，我们提出了一种改进的特征点选择方法。首先，通过利用图像的边缘信息进行边缘检测，可以提取出具有较强边缘的区域。然后，在这些边缘区域中选择具有多方向性的角点作为特征点。这样选择的特征点可以提供更多的视角信息，并且对光照变化具有较强的鲁棒性。
2.2特征描述子
为了提高航拍图像匹配的准确性，我们改进了特征描述子的表示方法。传统的特征描述子通常采用局部特征统计的方法，如局部直方图。然而，由于航拍图像具有大尺度和视角变化等问题，传统的描述子对于这些变化的适应性较差。因此，我们提出了一种基于深度学习的描述子表示方法，通过使用卷积神经网络提取图像的全局特征，从而能够更好地描述图像间的相似度。
2.3图像配准
航拍图像匹配的最终目标是实现图像间的精确配准。我们提出了一种改进的图像配准方法，该方法基于改进的特征点选择和描述子表示。首先，通过计算两幅图像中的特征点的相似度，可以得到初始的匹配关系。然后，通过基于模型的策略，通过优化匹配关系来实现精确的配准。具体而言，我们使用RANSAC（随机一致性算法）来对初始匹配关系进行筛选，并使用最小二乘法对配准模型进行求解。
3.实验结果和分析
为了验证所提出方法的有效性，我们在多个航拍图像数据集上进行了实验。实验结果表明，所提出的改进算法在匹配准确性和鲁棒性方面具有明显的优势。与传统的特征点选择和描述子表示方法相比，所提出的方法在图像匹配的准确性和效率方面都有显著的提升。
4.结论与展望
本论文提出了一种基于改进算法的航拍图像匹配方法，通过改进特征点选择、特征描述子和图像配准等关键步骤来提高匹配准确性和效率。实验结果表明，所提出的方法在航拍图像匹配中具有良好的性能。未来的研究可以进一步探索更加高效和鲁棒的特征点选择和描述子表示方法，以提升航拍图像匹配的性能。
参考文献：
[1]Lowe,D.G.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints.Int.J.Comput.Vision2004,60,91–110.
[2]Bay,H.;Ess,A.;Tuytelaars,T.;Gool,L.V.SURF:Speededuprobustfeatures.Comput.Vis.ImageUnderst.2008,110,346–359.
[3]Rublee,E.;Rabaud,V.;Konolige,K.;Bradski,G.ORB:AnefficientalternativetoSIFTorSURF.InProceedingsoftheInternationalConferenceonComputerVision(ICCV),Barcelona,Spain,6–13November2011.
[4]Szeliski,R.Imagealignmentandstitching:Atutorial.Found.TrendsCom-
电子版权归属云智能用达搜索引擎生成