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![基于分塊模型改進(jìn)的SIFT算法實現(xiàn)無人機(jī)影像匹配方法研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/2ad00c6d-e41d-4f97-aa80-bcaaee5eac84/2ad00c6d-e41d-4f97-aa80-bcaaee5eac841.gif)
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文檔簡介
1、無人機(jī)以其靈活的設(shè)定航線及時間、成本低、時相高、容易滿足精度要求等優(yōu)點已經(jīng)廣泛應(yīng)用到監(jiān)測、偵查、數(shù)字城市建設(shè)、農(nóng)林評估、預(yù)測、統(tǒng)計等方面。隨之而來的是無人機(jī)影像的處理問題,傳統(tǒng)人工處理方法繁復(fù)且受人為因素影響較大,為提高無人機(jī)影像處理效率,自動匹配作為無人機(jī)影像拼接的重要技術(shù)環(huán)節(jié),成為了理論研究與實現(xiàn)的熱點。隨著國內(nèi)外學(xué)者們對于匹配算法的研究及改進(jìn),使影像自動匹配的技術(shù)得到了發(fā)展,形成很多較為成熟的匹配算法。目前, SIFT算法是公認(rèn)最
2、流行的匹配算法之一。
本文首先介紹了影像匹配方法現(xiàn)狀;然后介紹SIFT算法的實現(xiàn)原理;最后實現(xiàn)并改進(jìn)SIFT算法。在傳統(tǒng)的SIFT實現(xiàn)的基礎(chǔ)上,采用影像分塊的策略,基于VC++6.0平臺編程實現(xiàn)SIFT算法并進(jìn)行代碼封裝,并且使用了多進(jìn)程多線程思想提高影像匹配速度。研究比較基于歐氏距離的匹配、基于KD樹的匹配、基于BBF的匹配三種關(guān)鍵點描述的方法,利用RANSAC算法剔除匹配點粗差,實現(xiàn)同名像點及旋轉(zhuǎn)矩陣的生成。并使用貴州省安
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