【摘 要】
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为提高无人机影像特征点的提取质量与拼接精度,建立高斯金字塔实现多尺度变化进行粗差剔除,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取影像特征点并通过最邻近值匹配特征点完成影像拼接,最后通过拼接一组无人机影像从粗差剔除率、匹配准确率、匹配时间3个方面来验证影像质量.验证结果表明,匹配点粗差剔除率提升了33.08％,匹配精度提升了12.17％,整体匹配效率有所提升,效果良好.
【机 构】
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江西交通职业技术学院,江西 南昌 330000
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为提高无人机影像特征点的提取质量与拼接精度,建立高斯金字塔实现多尺度变化进行粗差剔除,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取影像特征点并通过最邻近值匹配特征点完成影像拼接,最后通过拼接一组无人机影像从粗差剔除率、匹配准确率、匹配时间3个方面来验证影像质量.验证结果表明,匹配点粗差剔除率提升了33.08％,匹配精度提升了12.17％,整体匹配效率有所提升,效果良好.
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