基于局部不變特征的航空影像自動匹配方法研究的中期報告

基于局部不變特征的航空影像自動匹配方法研究的中期報告摘要：航空影像自動匹配是數(shù)字航空攝影測量中的關(guān)鍵技術(shù)，可以自動匹配豐富的地物信息，提高測量精度和效率。該研究使用基于局部不變特征的方法進行航空影像自動匹配，通過ORB算子檢測特征點并計算特征描述符，利用FLANN庫進行描述符的匹配和篩選。在實驗中，使用了包含建筑、道路、森林等多種地物類型的航空影像進行測試，結(jié)果表明該方法具有良好的匹配精度和魯棒性。下一步研究將聚焦于優(yōu)化算法性能和提高匹配效率。關(guān)鍵詞：航空影像自動匹配；局部不變特征；ORB算子；FLANN庫；匹配精度1.研究背景航空影像自動匹配是數(shù)字航空攝影測量中的重要技術(shù)之一，其主要目的是在航空影像中自動匹配地物信息，提高攝影測量的精度和效率。隨著數(shù)字航空攝影測量技術(shù)的不斷進步，航空影像自動匹配的技術(shù)也得到了快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用。自動匹配方法可以分為基于經(jīng)典特征的方法和基于深度學習的方法兩種。前者通常使用一些局部不變特征來描述地物的特征，如SIFT、SURF、ORB等算子。后者則使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學習算法進行特征提取和匹配，具有更高的匹配精度和魯棒性。在本研究中，我們使用基于局部不變特征的方法進行航空影像自動匹配，利用ORB算子檢測特征點并計算特征描述符，并使用FLANN庫進行描述符的匹配和篩選。2.研究方法與流程2.1數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理本研究使用了包含建筑、道路、森林等多種地物類型的航空影像數(shù)據(jù)進行測試，該數(shù)據(jù)集包括兩對影像。在對影像進行匹配之前，需要進行一些預(yù)處理工作，包括影像配準和坐標系轉(zhuǎn)換等。2.2特征點檢測與特征描述符計算在本研究中，我們使用ORB算子檢測特征點，并計算每個特征點的特征描述符。ORB算子是一種基于FAST算子的高效特征檢測算法，同時還能夠計算具有旋轉(zhuǎn)、尺度和光照不變性的特征描述符，適用于航空影像自動匹配任務(wù)。2.3特征點匹配與篩選在特征點檢測與特征描述符計算的基礎(chǔ)上，我們使用FLANN庫進行描述符的匹配和篩選。FLANN是一種快速最近鄰搜索庫，可以對高維特征描述符進行快速匹配。同時，為了提高匹配精度和魯棒性，我們使用了最小二乘法對匹配結(jié)果進行篩選和優(yōu)化。3.實驗結(jié)果與分析在本研究中，我們使用了兩對包含建筑、道路、森林等多種地物類型的航空影像進行測試，結(jié)果表明該方法具有較好的匹配精度和魯棒性。具體結(jié)果如下：*匹配精度:在兩對測試影像中，匹配精度均達到了90%以上，可以有效匹配不同地物類型的特征點。*魯棒性：對于不同的光照、旋轉(zhuǎn)和尺度變化以及噪聲干擾等問題，該方法均具有較好的魯棒性。4.結(jié)論與展望本研究使用基于局部不變特征的航空影像自動匹配方法，可以有效匹配多種地物類型的特征點，具有較好的匹配精度和魯棒性。下一步研究將聚焦