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文檔簡介
1、無人機遙感影像以其具有實時性好、分辨率高、成本低廉等特點，已經(jīng)成為測繪遙感不可或缺的組成部分，然而無人機影像覆蓋范圍較小，需要利用拼接算法以獲取整個測區(qū)范圍的影像。在影像拼接流程中，特征提取和匹配是整個流程的核心和重點，特征提取和匹配算法的選取直接決定了影像拼接質(zhì)量和速度。
尺度不變特征變換（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）是目前影像匹配領(lǐng)域最活躍的算法之一，該算法具有較好的穩(wěn)定性
2、，豐富的信息量，較好的移植性等特點，已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于影像配準領(lǐng)域。然而傳統(tǒng)的SIFT算法也存在一些不足:比如處理數(shù)據(jù)量較大的影像耗時較長，對不同的拼接影像使用固定的特征匹配閾值，會影響拼接效果。本文通過對SIFT算法的深入研究，針對SIFT算法存在的不足，提出一種SIFT特征匹配閾值自適應(yīng)計算的方法，以提高特征點匹配的質(zhì)量。同時，提出一種基于遙感影像感興趣區(qū)域的拼接方法，通過縮小影像特征點檢索的范圍，減少算法的計算量，提高影像拼接的速度
3、。
在實現(xiàn)SIFT特征匹配閾值的自適應(yīng)計算上，本文的做法是首先計算出所有特征點最近和次近歐式距離比的標準差，再通過擬合實驗數(shù)據(jù)，得到標準差與最優(yōu)閾值的關(guān)系式。在具體的影像拼接中，先計算特征點歐式距離比的標準差，然后根據(jù)該關(guān)系式算出特征匹配的閾值。通過檢驗，計算結(jié)果作為閾值可以得到較好的拼接效果。
本文通過對影像感興趣區(qū)域(ROI)提取算法尤其是GBVS(Graph-BasedVisual Saliency)算法的研究
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