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基于重心偏移量的无人机图像兴趣点检测算法
被引量：
1
1
作者
李鹏俊
李建增
《传感器与微系统》
CSCD
2015年第7期100-103,共4页
针对使用定位与方向系统(POS)参数进行空间姿态校正后的无人机侦察图像在处理时容易受光照、模糊、压缩及噪声影响的问题,提出了一种基于重心偏移量(Oo B)的无人机图像兴趣点检测算法。该算法首先计算局部区域的Oo B,并将其作为兴趣点...
针对使用定位与方向系统(POS)参数进行空间姿态校正后的无人机侦察图像在处理时容易受光照、模糊、压缩及噪声影响的问题,提出了一种基于重心偏移量(Oo B)的无人机图像兴趣点检测算法。该算法首先计算局部区域的Oo B,并将其作为兴趣点的响应函数值;然后,在5×5的邻域内采用非极大值抑制的方法获取兴趣点,并将局部区域的重心坐标作为兴趣点的位置坐标,使其定位精度达到了亚像素级。通过实验对比表明:该算法对于光照、模糊、压缩及噪声的影响都表现出较强的鲁棒性,更适合用于无人机图像兴趣点的检测。
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关键词
矩
复现率
定位与方向系统参数
无人机图像
重心偏移量
兴趣点检测算法
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职称材料
题名
基于重心偏移量的无人机图像兴趣点检测算法
被引量：
1
1
作者
李鹏俊
李建增
机构
军械工程学院无人机工程系
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2015年第7期100-103,共4页
文摘
针对使用定位与方向系统(POS)参数进行空间姿态校正后的无人机侦察图像在处理时容易受光照、模糊、压缩及噪声影响的问题,提出了一种基于重心偏移量(Oo B)的无人机图像兴趣点检测算法。该算法首先计算局部区域的Oo B,并将其作为兴趣点的响应函数值;然后,在5×5的邻域内采用非极大值抑制的方法获取兴趣点,并将局部区域的重心坐标作为兴趣点的位置坐标,使其定位精度达到了亚像素级。通过实验对比表明:该算法对于光照、模糊、压缩及噪声的影响都表现出较强的鲁棒性,更适合用于无人机图像兴趣点的检测。
关键词
矩
复现率
定位与方向系统参数
无人机图像
重心偏移量
兴趣点检测算法
Keywords
moment
repeata
b
ility
positioning
and
orientation
system（POS）
parameter
UAV
image
offset
of
bary
-
center
（
oo
b
）
interest
points
detecting
algorithm
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.4 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于重心偏移量的无人机图像兴趣点检测算法
李鹏俊
李建增
《传感器与微系统》
CSCD
2015
1
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