【摘 要】
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针对无人机低空遥感影像匹配过程中特征检测点数量过多且空间分布不均匀、匹配点对空间分布质量差、匹配精度低等问题，提出一种均匀分布“U U-SURF”算法。首先采用低阈值SURF算法对分块处理的影像进行特征检测，引入四叉树索引策略，在保证子块特征点均匀分布的同时保留一定数量的特征点；在特征匹配方面，忽略特征点主方向的计算，采用低阈值双向匹配进行粗匹配，提出均匀分块策略来提高匹配点对的空间分布质量，利用
【基金项目】
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中国铁路设计集团有限公司科技开发课题（2020YY240S06）； 天津市科技计划项目（20JCZDJC00390）；
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针对无人机低空遥感影像匹配过程中特征检测点数量过多且空间分布不均匀、匹配点对空间分布质量差、匹配精度低等问题，提出一种均匀分布“U U-SURF”算法。首先采用低阈值SURF算法对分块处理的影像进行特征检测，引入四叉树索引策略，在保证子块特征点均匀分布的同时保留一定数量的特征点；在特征匹配方面，忽略特征点主方向的计算，采用低阈值双向匹配进行粗匹配，提出均匀分块策略来提高匹配点对的空间分布质量，利用稳定的基础矩阵进行极线约束并剔除误匹配点，再计算单应性矩阵作为影像间变换矩阵进行精匹配。选取4组不同地物类型的无人机序列影像进行对比实验，验证“U U-SURF”算法应用于高分辨率无人机影像匹配的能力，研究结果表明，匹配正确率提高了0.4%～8.3%,匹配精度提高了0.041～0.114。
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