由于無人機受相機廣角和飛行高度的限制,單張影像無法拍攝整個農(nóng)田形狀,導(dǎo)致無法準確測量農(nóng)田實際面積。為此,基于圖像特征匹配技術(shù),提出改進SURF算法,用于無人機影像拼接。該算法針對傳統(tǒng)SURF算法初始特征點選取精度不足的問題提出改進方案,優(yōu)化高斯模糊的過程,進而形成新的尺度空間生成方式。通過在實驗基地試驗得出:本研究提出的改進SURF算法比傳統(tǒng)SURF算法特征點在卷積核尺寸為3×3時,70 m、120 m高空的匹配率分別提升4.7%和5.3%;在卷積核尺寸為5×5時,70 m、120 m高空的匹配率分別提升4.0%和4.3%。本研究將改進后的SURF算法用于后期圖像拼接中,經(jīng)試驗對比發(fā)現(xiàn):改進的SURF算法在圖片拼接處銜接程度明顯提升,得到匹配精度更優(yōu)的拼接圖像。 

【文章來源】：中國農(nóng)機化學(xué)報. 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

70m高空兩種算法特征點檢測圖

當無人機飛行高度上升到120 m,傳統(tǒng)的SURF算法與改進SURF算法的圖像特征點檢測結(jié)果對比如圖2所示�；谏鲜龅玫斤w行高度為分別為70 m、120 m,卷積核大小分別為3×3、5×5時兩種算法的特征點檢測結(jié)果對比圖,本研究使用Visio studio 2010,搭載opencv2.4.9插件,對得到的特征點進行了匹配,得到圖3～圖4所示的兩種飛行高度下,傳統(tǒng)SURF算法與改進SURF算法基于兩種卷積核大小時圖像特征點匹配效果。當無人機飛行高度為70 m,卷積核大小為3×3時,改進的SURF算法檢測的特征點個數(shù)明顯多于傳統(tǒng)SURF算法,由于所測農(nóng)田特征點較為相似,所以兩種算法的特征點匹配對數(shù)從圖片中觀察差異不明顯;當飛行高度不變,卷積核大小變?yōu)?×5時,兩種算法檢測的特征點個數(shù)和特征點匹配對數(shù)均有明顯減少。

基于上述得到飛行高度為分別為70 m、120 m,卷積核大小分別為3×3、5×5時兩種算法的特征點檢測結(jié)果對比圖,本研究使用Visio studio 2010,搭載opencv2.4.9插件,對得到的特征點進行了匹配,得到圖3～圖4所示的兩種飛行高度下,傳統(tǒng)SURF算法與改進SURF算法基于兩種卷積核大小時圖像特征點匹配效果。當無人機飛行高度為70 m,卷積核大小為3×3時,改進的SURF算法檢測的特征點個數(shù)明顯多于傳統(tǒng)SURF算法,由于所測農(nóng)田特征點較為相似,所以兩種算法的特征點匹配對數(shù)從圖片中觀察差異不明顯;當飛行高度不變,卷積核大小變?yōu)?×5時,兩種算法檢測的特征點個數(shù)和特征點匹配對數(shù)均有明顯減少。圖4 120m高空兩種算法特征點匹配圖

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3305282