一种改进SURF算法的无人机影像快速配准方法

摘要

无人机遥感系统应用领域较为广阔,为了解决无人机影像拼接过程中存在幅宽小、数量多、重叠度不规则等问题,研究提出一种以实际应用需要为导向的无人机遥感影像快速处理方法。在SURF(Speed Up Robust Feature)算法的基础上,先采用PROSAC(Progressive Sample Consensus)算法去除大量匹配点对提高遥感影像配准的精度,然后采用GPU(Graphic Processing Unit)并行运算提高改进SURF算法的计算速度,最后再使用PROSAC几何验证实现研究区影像精准拼接。结果表明:改进SURFGPU算法的准确率比SURF算法提高了7%,像元精度达到0.4个像元;改进的SURFGPU算法用于无人机遥感影像配准的运行时间比SURF算法约少16倍,计算时间达到毫秒级。改进SURF算法具有更好的匹配精度和更快的运行速度,能满足无人机遥感影像配准速度和精度的要求,尤其适用于应急救援等实时性要求较高的应用领域。