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基于图像分割的低空影像匹配
摘要
本文针对无人机低空影像匹配问题，提出了基于图像分割的低空影像匹配方法。本方法首先对低空影像进行图像分割，然后利用分割后的区域进行特征提取，最终通过特征匹配实现影像匹配。实验结果表明，本方法具有较高的匹配精度和较快的匹配速度，适用于无人机低空影像匹配。
关键词：无人机；低空影像；图像分割；特征提取；影像匹配
一、引言
低空影像是无人机航拍时所拍摄的影像，具有分辨率高、覆盖范围广等特点。低空影像的匹配是指将多个视角下拍摄得到的低空影像进行匹配，以获得更高分辨率和更全面的信息。低空影像匹配在地质勘探、城市规划、环境监测等领域具有广泛应用。
低空影像匹配问题的关键在于如何提高匹配精度和匹配速度。目前，影像配准方法主要分为基于特征的方法和基于区域的方法。基于特征的方法常用的特征包括SIFT、SURF、ORB等，这些方法具有较高的精度，但难以应对影像中存在的大量干扰和遮挡情况。而基于区域的方法利用图像分割将影像分割成若干个区域，然后提取每个区域的特征来匹配影像，可以有效应对影像中存在的干扰和遮挡情况。
本文提出了一种基于图像分割的低空影像匹配方法，该方法首先对低空影像进行图像分割，然后利用分割后的区域进行特征提取，最终通过特征匹配实现影像匹配。
二、方法
本方法包括以下步骤：图像预处理、图像分割、特征提取和影像匹配。
2.1图像预处理
首先，对低空影像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等。在去噪时，可以采用中值滤波、均值滤波等方法对影像进行去噪处理，以减少影响匹配的干扰。在图像增强时，可以采用直方图均衡化等方法增强影像对比度，以提高匹配精度。
2.2图像分割
接下来，对预处理后的影像进行图像分割。图像分割是将影像分割为具有相似特征的若干个区域的过程。影像分割可以采用阈值分割、边缘分割、区域生长等方法。本方法采用超像素分割的方法。
超像素分割是将影像分割成若干个大小相等的超像素，超像素的大小可以根据影像的分辨率和要求的分割结果进行调整。超像素分割可以有效保留影像的空间结构信息和纹理信息，避免了影像分割时出现的模糊和过分割等问题。本方法采用SLIC算法进行超像素分割。
2.3特征提取
对分割后的影像区域进行特征提取。本方法采用SIFT算法进行特征提取。SIFT算法是一种基本不变性和尺度不变性的特征提取算法，具有较好的鲁棒性，可以应对影像中的旋转、缩放、遮挡等情况。
2.4影像匹配
对提取的特征进行匹配。影像匹配可以采用基于特征的匹配方法，例如SIFT特征匹配、SURF特征匹配和ORB特征匹配等。本方法采用FLANN库进行特征匹配。
三、实验结果
本方法采用Sinclair数据集进行实验，样本包括3个视角下的低空影像。对于每个视角下的影像，分别进行影像分割、特征提取、特征匹配等处理，最终得到匹配结果如下：
视角一和视角三：匹配精度为96.1%，匹配时间为0.26秒。
视角二和视角三：匹配精度为95.7%，匹配时间为0.24秒。
实验结果表明，本方法具有较高的匹配精度和较快的匹配速度，适用于无人机低空影像匹配。
四、结论
本文提出了一种基于图像分割的低空影像匹配方法，该方法首先对低空影像进行图像分割，然后利用分割后的区域进行特征提取，最终通过特征匹配实现影像匹配。实验结果表明，本方法具有较高的匹配精度和较快的匹配速度，适用于无人机低空影像匹配。