针对嫦娥三号获取的下降序列影像匹配过程中,程序耗时较大且匹配结果不理想的问题,提出了一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)匹配算法。算法通过高斯模板辅助进行梯度直方图统计,并采用最佳匹配区域限制,优化匹配效率。首先通...针对嫦娥三号获取的下降序列影像匹配过程中,程序耗时较大且匹配结果不理想的问题,提出了一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)匹配算法。算法通过高斯模板辅助进行梯度直方图统计,并采用最佳匹配区域限制,优化匹配效率。首先通过高斯模板卷积后,采用直方图统计的形式代替60°区域扫描方式,精确描述特征点;然后在最佳匹配点搜索时,通过建立着陆器下降过程几何模型,得到匹配点间的几何约束关系,减小匹配点搜索区域,最终完成了特征点匹配优化。实验结果表明,与经典方法相比,改进后的算法具有匹配过程耗时少,误匹配数量低的优点,有效地提高了匹配效率。展开更多
文摘针对嫦娥三号获取的下降序列影像匹配过程中,程序耗时较大且匹配结果不理想的问题,提出了一种改进的SURF(Speeded Up Robust Feature)匹配算法。算法通过高斯模板辅助进行梯度直方图统计,并采用最佳匹配区域限制,优化匹配效率。首先通过高斯模板卷积后,采用直方图统计的形式代替60°区域扫描方式,精确描述特征点;然后在最佳匹配点搜索时,通过建立着陆器下降过程几何模型,得到匹配点间的几何约束关系,减小匹配点搜索区域,最终完成了特征点匹配优化。实验结果表明,与经典方法相比,改进后的算法具有匹配过程耗时少,误匹配数量低的优点,有效地提高了匹配效率。
