【摘 要】
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针对如何稳定、高效、精确、高精度地进行无人影像匹配,提出一种改进的AKAZE算法。该算法首先利用AKAZE算法构造非线性尺度空间进行特征点检测;然后利用LATCH描述符对获取的
【基金项目】
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国家自然科学基金(41271444);国家自然科学基金(4P126319-Y)资助项目
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针对如何稳定、高效、精确、高精度地进行无人影像匹配,提出一种改进的AKAZE算法。该算法首先利用AKAZE算法构造非线性尺度空间进行特征点检测;然后利用LATCH描述符对获取的特征点进行描述;接着利用Hamming距离作为相似性测度对特征点进行K近邻匹配,并采用比值提纯法进行粗匹配;最后,利用随机抽样一致(RANSAC)算法并结合均方根误差(RMSE)进行约束对粗匹配结果进行过滤,剔除错误匹配,得到精确匹配结果。实验结果表明,该算法在保持较高准确率、亚像素级匹配精度的同时具有较好的时间效率,且其对亮度、图像模糊以及压缩等变化具有较好的稳定性。
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