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基于SIFT的特征融合倾斜影像匹配方法

         

摘要

文中融合Hessian-Affine和最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions,MSER)提取具有仿射不变性的特征区域,用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)描述子进行描述,利用欧式距离进行初始匹配,用随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法提纯.结果表明,对于视角变化约为45°的倾斜影像对,文中方法仍能提取到较多的正确特征点,且耗时仅为仿射-尺度不变特征变换(affine scale-invariant feature transform,ASIFT)算法的1/10.

著录项

  • 来源
    《矿山测量》 |2020年第5期|113-116131|共5页
  • 作者单位

    合肥工业大学 土木与水利工程学院 安徽 合肥 230009;

    安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室 安徽 合肥 230009;

    合肥工业大学 土木与水利工程学院 安徽 合肥 230009;

    安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室 安徽 合肥 230009;

    合肥工业大学 土木与水利工程学院 安徽 合肥 230009;

    安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室 安徽 合肥 230009;

    合肥工业大学 土木与水利工程学院 安徽 合肥 230009;

    安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室 安徽 合肥 230009;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 航空摄影测量;
  • 关键词

    倾斜影像匹配; 最大稳定极值区域算法 (MSER); Hessian-Affine;

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