利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0180

测绘通报 ›› 2020, Vol. 0 ›› Issue (6): 53-56.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0180

利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配

李闯¹, 王晓红², 何志伟³

1. 贵州大学矿业学院, 贵州贵阳 550025;
2. 贵州大学林学院, 贵州贵阳 550025;
3. 贵州省测绘产品质量监督检验站, 贵州贵阳 550004

收稿日期:2019-09-23 修回日期:2019-12-17 出版日期:2020-06-25 发布日期:2020-07-01
通讯作者: 王晓红。E-mail:gzdxwxh@163.com E-mail:gzdxwxh@163.com
作者简介:李闯(1994-),男,硕士生,研究方向为无人机影像处理与应用。E-mail:lchuang1314@163.com
基金资助:
贵州省自然科学基金（黔科合J字[2014]2070）；贵州省科技计划（黔科合LH字[2014]7649）

UAV image matching in Karst area using A-AKAZE algorithm

LI Chuang¹, WANG Xiaohong², HE Zhiwei³

1. College of Mining, Guizhou University, Guiyang 550025, China;
2. College of Forestry, Guizhou University, Guiyang 550025, China;
3. Guizhou Province Surveying and Mapping Product Quality Supervision and Inspection Station, Guiyang 550004, China

Received:2019-09-23 Revised:2019-12-17 Online:2020-06-25 Published:2020-07-01

摘要/Abstract

摘要： 喀斯特地区地形复杂，无人机影像匹配难度大、耗时多。针对如何提高该区域无人机影像的匹配效率，本文提出了一种基于AKAZE的改进算法。该算法首先利用完全仿射不变框架对原始影像进行视角模拟；然后利用AKAZE算法对模拟影像进行特征点提取和描述，并获得原始影像的特征点和描述符；最后利用基于单应性矩阵的RANSAC算法对原始影像进行精匹配，进而剔除粗匹配过程中错误匹配点对。本文对该改进算法开展了试验研究，并与ASIFT和AKAZE等常用算法进行了试验对比分析。试验结果表明，对喀斯特地区无人机影像匹配而言，与ASIFT算法相比，在保持相当匹配正确率的情况下，基于A-AKAZE算法的匹配总耗时是ASIFT算法耗时的50%左右，可以较大幅度地减少匹配总耗时；与AKAZE算法相比，基于A-AKAZE算法的影像总匹配对数及正确匹配对数至少是ASIFT算法的影像总匹配对数及正确匹配对数的7倍。综合考虑匹配耗时和正确匹配对数，本文算法优于AKAZE和ASIFT等常用算法，更适合于喀斯特地区的无人机影像匹配。

关键词: A-AKAZE算法, 影像匹配, 无人机影像, AKAZE算法, 喀斯特地区

Abstract: The terrain in Karst area is complex, and UAV image matching is difficult and time-consuming. Aiming at how to improve the matching efficiency of UAV images in this area, this paper proposes an improved algorithm based on AKAZE. The algorithm firstly uses the complete affine invariant framework to simulate the original image. Then the AKAZE algorithm is used to extract and describe the feature points of the simulated image, and obtain the feature points and descriptors of the original image. Finally, the original image is matched precisely by using the RANSAC algorithm based on homography matrix, and then eliminated error matching point pairs. In this paper, the improved algorithm is experimentally studied and compared with ASIFT and AKAZE. The experimental results show that, compared with ASIFT algorithm, the total matching time based on A-AKAZE algorithm is about 50% of the total matching time of ASIFT algorithm, and the total matching time can be greatly reduced under the same matching accuracy. Compared with AKAZE algorithm, the total matching logarithm and correct matching logarithm based on A-AKAZE algorithm are at least 7 times of the total matching logarithm and correct matching logarithm of ASIFT algorithm. Considering the matching time-consuming and the correct matching logarithm, this algorithm is better than AKAZE and ASIF, and more suitable for UAV image matching in Karst area.

Key words: A-AKAZE algorithm, image matching, UAV image, AKAZE algorithm, Karst area

中图分类号:

李闯, 王晓红, 何志伟. 利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配[J]. 测绘通报, 2020, 0(6): 53-56.

LI Chuang, WANG Xiaohong, HE Zhiwei. UAV image matching in Karst area using A-AKAZE algorithm[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2020, 0(6): 53-56.

参考文献

[1] 陶重犇, 乔荔, 孙云飞, 等. 基于双目视觉的六旋翼无人机立体匹配算法[J]. 激光与红外, 2018,48(9):1181-1187.
[2] 董强. 机载图像拼接关键技术研究[D]. 长春:中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所), 2018.
[3] 邹长慧, 周忠发.喀斯特高原山区无人机低空遥感影像数据的获取与处理[J]. 测绘通报, 2012(S1):421-423,435.
[4] 温久民,韩健,陈奕云.喀斯特山区无人机摄影测量技术研究[J].测绘地理信息,2018,43(5):32-34.
[5] 贺亦峰, 胡荣, 邹进贵. 利用三维激光扫描数据进行建筑物立面点云分割算法分析[J]. 测绘通报, 2019(4):26-31.
[6] 梁焕青, 范永弘, 万惠琼, 等. 一种运用AKAZE特征的无人机遥感影像拼接方法[J]. 测绘科学技术学报, 2016,33(1):71-75.
[7] 闫璠, 张莹, 高赢, 等. 基于AKAZE算法的图像拼接研究[J]. 电子测量与仪器学报, 2017,31(1):36-44.
[8] 张一. 无人机遥感影像点特征匹配算法研究[D]. 郑州:信息工程大学, 2015.
[9] 梁焕青,谢意,付四洲.颜色不变量与AKAZE特征相结合的无人机影像匹配算法[J].测绘学报,2017,46(7):900-909.
[10] 宋佳乾, 汪西原. 改进SIFT算法和NSCT相结合的遥感图像匹配算法[J]. 测绘通报, 2018(9):34-38.
[11] 王晓红, 何志伟, 邓仕雄, 等. 利用特征组合检测算法的无人机遥感影像匹配研究[J]. 测绘通报, 2019(1):29-33.
[12] 陶青松. 基于ASIFT特征的图像匹配技术研究[D]. 昆明:云南大学, 2012.
[13] 李玥. 基于改进ASIFT算法的SAR图像匹配研究[D]. 西安:西安电子科技大学, 2017.
[14] 曾庆化, 陈艳, 王云舒, 等. 一种基于ORB的快速大视角图像匹配算法[J]. 控制与决策, 2017,32(12):2233-2239.
[15] 何志伟, 王晓红, 邓仕雄, 等. 一种喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法[J]. 测绘科学, 2019,44(7):105-110.
[16] 郑丽娟. 基于单目视觉的运动载体自定位算法研究[D]. 沈阳:沈阳工业大学, 2019.

利用A-AKAZE算法进行喀斯特地区无人机影像匹配

UAV image matching in Karst area using A-AKAZE algorithm

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[1]	周烨, 刘云波, 郑丽波, 龙泱君. 多平台点云数据的单木参数提取精度分析[J]. 测绘通报, 2022, 0(7): 168-172.
[2]	石壮, 杜全叶, 王庆栋, 马东岭, 崔琰. 虚拟格网分类支持下的密集匹配点云布料模拟滤波[J]. 测绘通报, 2022, 0(2): 73-77.
[3]	贾煜, 汪泓, 蔡宏, 张磊. 结合地形因子与分层策略的喀斯特地区无人机影像分类[J]. 测绘通报, 2022, 0(2): 121-127.
[4]	胡春梅, 夏国芳, 张旭, 刘喜, 王伟, 尉丽霞. 文物对象近景序列影像位姿高精度估计方法[J]. 测绘通报, 2022, 0(1): 50-55.
[5]	高莎, 袁希平, 甘淑, 杨明龙, 袁新悦, 罗为东. 融合无人机影像与LiDAR点云的山区地表覆被景观特征探测[J]. 测绘通报, 2022, 0(1): 110-115.
[6]	高莎, 袁希平, 甘淑, 杨亚复, 李霞. 面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 65-69.
[7]	王挺, 陈超然, 彭梦圆, 黄尔双, 黄霞. POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法[J]. 测绘通报, 2021, 0(5): 91-95.
[8]	喜文飞, 赵子龙, 王绍君, 沈志坚, 李帅. 一种改进的无人机影像拼接粗差剔除算法[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 36-39.
[9]	钱学飞, 沈映政, 王友昆, 陈宇, 徐博. 一种改进SURF的视觉影像匹配算法[J]. 测绘通报, 2021, 0(1): 99-102,107.
[10]	刘燕, 杨树文, 薛理, 赵利江. 参考地理数据的大比例尺影像无控定位[J]. 测绘通报, 2020, 0(8): 18-22,27.
[11]	葛义攀, 王晓红. 基于本质矩阵的无人机影像精确匹配[J]. 测绘通报, 2020, 0(8): 55-58,75.
[12]	陈艳楠, 汪佳丽. 利用投影影像精化数字表面模型[J]. 测绘通报, 2020, 0(6): 45-48,56.
[13]	喜文飞, 史正涛, 李国柱. 图论算法的无人机影像匹配特征点粗差剔除[J]. 测绘通报, 2020, 0(4): 6-10.
[14]	张冬梅, 卢小平, 苗沛基, 周雨石, 马靓婷. 一种改进的APAP影像匹配算法[J]. 测绘通报, 2020, 0(3): 123-128.
[15]	耿仁方, 付波霖, 金双根, 蔡江涛, 耿万轩, 娄佩卿. 面向对象的无人机遥感影像岩溶湿地植被遥感识别[J]. 测绘通报, 2020, 0(11): 13-18.