基于特征點(diǎn)的航空影像匹配算法研究.pdf

1、航空攝影從誕生至今已經(jīng)有近百年的歷史，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，航空攝影已經(jīng)在各個(gè)的領(lǐng)域內(nèi)得到廣泛的應(yīng)用與拓展。航空影像的拼接是影響航空攝影測(cè)量成果應(yīng)用質(zhì)量的關(guān)鍵，影像拼接即將航空影像的同一場景中有相互重疊的部分進(jìn)行識(shí)別，以將航空影像拼接成一幅與實(shí)際地物的位置關(guān)系相接近，失真較小的，沒有明顯縫合線的高分辨率影像。影像拼接的質(zhì)量主要依賴于影像的匹配精度，而能夠快速高效的完成圖像的匹配算法是現(xiàn)代化發(fā)展所需要的。然而由于航空?qǐng)D像成像的自然場景

2、比較復(fù)雜，并且容易受成像條件和環(huán)境誤差的影響，所以圖像之間就可能存在著多種多樣的成像畸變，這就使得影像匹配方法始終是一個(gè)值得研究的課題。
　　目前在航空影像匹配算法中主要分為兩類算法，基于圖像灰度的提取算法以及基于圖像特征的提取方法。基于圖像灰度的提取算法直接利用圖像的灰度值進(jìn)行匹配，可以充分利用圖像的信息，然而其對(duì)圖像之間的細(xì)微差別非常敏感，抗噪聲及其它干擾的能力較差，且所需處理的信息量較大，難以滿足實(shí)際工作的需求?；趫D像特征

3、的提取算法充分利用圖像特征信息，匹配定位精確，匹配后的特征點(diǎn)坐標(biāo)有著一定的物理意義，可以直接用于計(jì)算圖像之間的空間變換關(guān)系等優(yōu)點(diǎn)。本文對(duì)基于圖像特征的提取算法展開研究，發(fā)現(xiàn)盡管許多基于特征點(diǎn)的匹配算法都較為優(yōu)秀，但還沒有一種特征點(diǎn)算法，可以在實(shí)際工作中同時(shí)兼顧匹配的穩(wěn)定性及高效性。
　　針對(duì)以上問題，為了獲取具有實(shí)物意義及分布較為均勻的特征點(diǎn)，提高匹配效率及匹配精度的需求，在通過比較分析現(xiàn)有圖像匹配算法的基礎(chǔ)上，采用結(jié)合FAST、