基于ASIFT改進算法的無人機圖像特征匹配方法研究

孫東閣, 陳 輝

(上海電力大學 自動化工程學院, 上海 200090)

近年來,無人機因其機動性強、成本低等優點在軍事和民用領域得到了廣泛應用[1]。但目前通過無人機航拍對物體進行非接觸信息采集來構建物體的三維模型,在考古、信息化城市、文物保護、機器人、軍事等領域應用還不夠成熟。因此,研究無人機圖像處理技術具有重要現實意義[2]。特征匹配是指在一個被測目標的兩幅或多幅圖像中尋找相同的特征點,探尋其對應關系,從而將這兩幅或者多幅圖像進行匹配的過程。無人機圖像的特征匹配在軍事、人工智能、圖像拼接、三維重建、物體追蹤及定位領域中的應用十分廣泛[3]。

隨著計算機技術的不斷發展,無人機圖像匹配算法也得到了不斷改進。1988年Harris算子的提出[4],增加了特征點的穩定性,但其對邊緣點的檢測仍然不夠敏感。1999年,LOWE D提出了尺度不變特征變換(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法[5]。該算法經不斷完善,在圖像匹配中得到了廣泛應用,但其仍存在不足之處,如計算復雜,在視角變化大、紋理豐富的無人機圖像匹配中難以獲得匹配對等[6]。2006年ECCY大會上提出的加速穩健特征(Speeded Up Robust Features,SURF)算法,在一定程度上提高了匹配速度,但對于視角變化的處理仍不夠理想[7]。2009年,MOREL J M等人提出ASIFT(Affine-SIFT)算法[8],相較之前的算法,提高了匹配效率。近年來,不斷有學者對ASIFT算法的相機模型[9]進行了改進,增加了匹配數量,但在匹配過程中存在誤差匹配較多等問題。基于此,本文提出了一種ASIFT改進算法,以解決原算法中存在的誤差匹配問題。……