【摘 要】
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在无人机影像配准过程中,特征点对提取数量较为庞大,配准效率较低;当特征点位于树冠区域内时,受地形、视角、光照等因素的影响,非常容易产生大量点对的错误匹配。为解决上述问题,文章提出一种基于数学形态学改进的无人机影像配准算法。首先,根据可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index, VDVI)与数学形态学原理,对树冠区域内的特征点进行剔除;然
【机 构】
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中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室,中国矿业大学环境与测绘学院,韶关市国土资源技术中心
【基金项目】
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江苏省科技研发计划资助项目(BK20181361)。
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在无人机影像配准过程中,特征点对提取数量较为庞大,配准效率较低;当特征点位于树冠区域内时,受地形、视角、光照等因素的影响,非常容易产生大量点对的错误匹配。为解决上述问题,文章提出一种基于数学形态学改进的无人机影像配准算法。首先,根据可见光波段差异植被指数(visible-band difference vegetation index, VDVI)与数学形态学原理,对树冠区域内的特征点进行剔除;然后将双向匹配算法与最近邻(k-nearest neighbors, KNN)算法相结合,对特征点进行粗匹
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