發(fā)布時(shí)間：2018-07-14 17:04

【摘要】：隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展,無人機(jī)影像特征點(diǎn)提取方法成為了研究的熱點(diǎn)。本文針對(duì)提取到的特征點(diǎn)存在不同程度的冗余問題,在利用SIFT算法對(duì)無人機(jī)影像進(jìn)行特征點(diǎn)提取的基礎(chǔ)上,提出了一種基于歐氏距離和色彩差的特征點(diǎn)篩選原則。實(shí)驗(yàn)表明,通過計(jì)算特征點(diǎn)間歐氏距離可以檢測(cè)距離較近的特征點(diǎn),并以色彩差為取舍標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行過濾篩選,得到的特征點(diǎn)分布均勻,在一定程度上降低了特征點(diǎn)的冗余度。
[Abstract]:With the development of UAV technology, UAV image feature point extraction method has become a hot spot. In this paper, aiming at the redundancy problem of extracted feature points, a principle of feature point selection based on Euclidean distance and color difference is proposed based on sift algorithm for UAV image feature points extraction. The experimental results show that the Euclidean distance between feature points can be detected by calculating the Euclidean distance between the feature points, and the color difference is used as the criterion for filtering and screening, the distribution of the feature points is uniform, and the redundancy of the feature points is reduced to a certain extent.
【作者單位】： 西南交通大學(xué);中國人民解放軍61287部隊(duì);四川省土地統(tǒng)征事務(wù)中心;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào):2014BAL01B00)
【分類號(hào)】：P23

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