基于SIFT改进算法的大幅面无人机影像特征匹配方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Feature detection of large format UAV images based on improved SIFT algorithm
SIFT(scale invariant feature transform)算法因其有效的尺度、旋转、亮度、仿射、噪声等不变性,在模式识别和图像匹配领域中被广泛采用,但其实现过程需要在整个尺度空间上进行,时间复杂度相对较高,占用内存资源较大.针对SIFT算法对大幅面无人机航空遥感影像进行匹配时,在特征检测阶段容易产生内存溢出,导致无法进行匹配的问题,通过对大幅面影像进行分块,并考虑了处理块接边重叠问题,提出一种基于图像分块的Large-SIFT…查看全部>>
朱进;丁亚洲;肖雄武;冯发杰;李先怡;郭丙轩
湖北省电力勘测设计院,武汉430040湖北省电力勘测设计院,武汉430040武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079湖北省电力勘测设计院,武汉430040西安科技大学测绘科学与技术学院,西安710054武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079
信息技术与安全科学
大幅面图像匹配SIFT改进算法无人机影像图像分块图像特征
large format images matching improved SIFT algorithm UAV images image block image features
《计算机应用研究》 2015 (10)
基于视觉关键词层次模型的遥感图像检索研究
3156-3159,4
国家自然科学基金资助项目(61172174)校企合作项目
评论