【摘 要】
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无人机遥感具有实时性、高分辨率等优点，但易受高空中雾气影响，造成图像清晰度降低甚至失真，极大影响了无人机图像的拼接，现有的特征匹配算法在匹配中存在一定误匹配率，影响图像拼接的质量。针对这些问题，在图像去雾方面，本文基于暗通道先验去雾算法，提出一种结合亮通道先验理论的去雾算法，并使用伽马函数优化图像显示；在特征匹配方面，本文提出了基于几何相似性理论改进的特征匹配算法，提高了匹配的准确率。实验证明，本
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFC0810204,2018YFB1702601）； 上海科技创新行动计划项目（16111107502）；
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无人机遥感具有实时性、高分辨率等优点，但易受高空中雾气影响，造成图像清晰度降低甚至失真，极大影响了无人机图像的拼接，现有的特征匹配算法在匹配中存在一定误匹配率，影响图像拼接的质量。针对这些问题，在图像去雾方面，本文基于暗通道先验去雾算法，提出一种结合亮通道先验理论的去雾算法，并使用伽马函数优化图像显示；在特征匹配方面，本文提出了基于几何相似性理论改进的特征匹配算法，提高了匹配的准确率。实验证明，本文的算法去雾视觉效果优于传统暗通道算法，特征匹配质量也优于传统的KNN匹配算法。
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