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基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道复杂场景图像拼接方法 被引量：4
1
作者 程健 闫鹏鹏 +2 位作者 郁华森 史梦阳 肖洪飞 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期179-191,共13页
为解决煤矿巷道复杂场景图像特征点误匹配较多和图像拼接过程中易出现的投影失真问题,提出了一种基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道图像拼接方法。首先,使用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行图像特征提取与匹配,得到粗... 为解决煤矿巷道复杂场景图像特征点误匹配较多和图像拼接过程中易出现的投影失真问题,提出了一种基于有向线段误匹配剔除的煤矿巷道图像拼接方法。首先,使用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法进行图像特征提取与匹配,得到粗匹配点对;然后构造相邻图像粗匹配点对有向线段模型,利用线段的方向和长度属性对误匹配点对进行一次剔除;接下来建立各自图像之内的特征点有向线段模型及其方向标签,再对相邻图像对应有向线段进行方向匹配,并通过概率统计模型对误匹配点对进行二次剔除,得到最终的精匹配点对;最后,建立图像网格模型,利用AANAP(Adaptive As-Natural-As-Possible)算法对齐拼接图像,并使用加权平均法融合图像,完成图像拼接。在煤矿巷道图像和4组公共数据集上进行特征匹配和图像拼接试验,该算法较RANSAC(RANdom SAmple Consensus)算法实时性更好,匹配点精度更高;并且对应的煤矿巷道图像拼接的配准精度更高,得到的全景拼接图观感自然度更好。试验结果表明,该算法对于煤矿巷道复杂场景具有较高拼接精度和较好的拼接效果,同时具有较好的鲁棒性和有效性。 展开更多
关键词 误匹配剔除 有向线段 aanap 图像拼接 煤矿巷道
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基于AANAP算法的无人机遥感影像拼接研究
2
作者 邓仕雄 《科技创新与生产力》 2019年第8期69-72,共4页
无人机遥感影像数据量大、像幅小,为了准确地获取大范围的全景影像,选择合适的影像拼接算法至关重要。本文利用自适应确定角度、全局相似性变换矫正形状的AANAP算法进行拼接实验,并采用NRSS算法对影像拼接效果进行评价。同时为了验证AA... 无人机遥感影像数据量大、像幅小,为了准确地获取大范围的全景影像,选择合适的影像拼接算法至关重要。本文利用自适应确定角度、全局相似性变换矫正形状的AANAP算法进行拼接实验,并采用NRSS算法对影像拼接效果进行评价。同时为了验证AANAP算法在影像拼接精度上的优势开展了实验研究,并与常规的SURF算法和SIFT算法进行实验对比分析。实验结果表明:采用SURF算法,SIFT算法和AANAP算法拼接影像对,3种算法的NRSS值分别为0.1219,0.1269,0.0968,与SURF算法和SIFT算法相比,AANAP算法在拼接效果及精度上更优。 展开更多
关键词 航空遥感影像 影像拼接 aanap算法 NRSS算法
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