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基于双特征的丘陵山区耕地低空遥感图像配准算法

         

摘要

针对丘陵山区耕地小型无人机航拍图像(低空遥感图像)中的尺度变化、几何畸变、图像重叠等问题,提出了基于双特征的丘陵山区耕地低空遥感图像配准算法.该算法鉴于丘陵山区耕地背景环境复杂、光照因素等影响,采用尺度不变特征SURF算法提取了遥感图像的特征点,并构建了能够稳健描述航拍图像几何特征的双特征描述子;在此基础上,以高斯混合模型(GMM)为核心,结合2个单一特征差异描述子(基于欧氏距离的全局特征和基于和向量的局部特征)构造的双特征描述子,得到了能够同时通过2种特征进行对应关系评估的双特征有限混合模型(DFMM),并通过再生核希尔伯特空间(RKHS),基于高斯径向基函数(GRBF)对待配准图像进行了全局与局部结构双约束的空间变换更新.为了验证本文算法的可行性及其性能,采用小型无人机航拍的丘陵山区坡耕地多视角遥感图像开展了实验,将本文算法与SIFT、SURF、CPD、AGMReg、GLMDTPS及PRGLS进行了比较.实验结果表明,本文算法不仅在不同坡度的坡耕地航拍图像多视角配准过程中,均具有较好的鲁棒性,也适用于部分复杂地形小型无人机航拍的多视角遥感图像配准.

著录项

  • 来源
    《北京航空航天大学学报》 |2018年第9期|1952-1963|共12页
  • 作者单位

    云南师范大学信息学院;

    昆明650500;

    西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心;

    昆明650500;

    云南师范大学模式识别与人工智能实验室;

    昆明650500;

    云南师范大学信息学院;

    昆明650500;

    西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心;

    昆明650500;

    云南师范大学信息学院;

    昆明650500;

    西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心;

    昆明650500;

    云南师范大学信息学院;

    昆明650500;

    云南师范大学模式识别与人工智能实验室;

    昆明650500;

    云南师范大学信息学院;

    昆明650500;

    云南师范大学模式识别与人工智能实验室;

    昆明650500;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 遥感技术在农业上的应用;其他;
  • 关键词

    图像配准; 小型无人机; 双特征; 有限混合模型; 再生核希尔伯特空间(RKHS);

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