针对景象匹配/惯性组合导航对图像匹配算法实时性、鲁棒性、精确性的要求,结合惯性导航的工作特点,深入分析快速鲁棒特征(speeded up robust feature,SURF)算法主要技术特征,研究了其影响导航性能的主要因素。结合惯性器件的误差特性,...针对景象匹配/惯性组合导航对图像匹配算法实时性、鲁棒性、精确性的要求,结合惯性导航的工作特点,深入分析快速鲁棒特征(speeded up robust feature,SURF)算法主要技术特征,研究了其影响导航性能的主要因素。结合惯性器件的误差特性,提出针对导航应用的SURF改进方法,较好地增强了算法的实时性、稳定性、可控性。在图像匹配基础上,构建适应景象匹配算法的空间变换模型,从而在理论上检测图像匹配的正确性并求解导航参数。研究结果表明,基于SURF研究的景象匹配算法具备亚像素级精度、毫秒级实时性和优越的抗形变能力。展开更多
文摘针对景象匹配/惯性组合导航对图像匹配算法实时性、鲁棒性、精确性的要求,结合惯性导航的工作特点,深入分析快速鲁棒特征(speeded up robust feature,SURF)算法主要技术特征,研究了其影响导航性能的主要因素。结合惯性器件的误差特性,提出针对导航应用的SURF改进方法,较好地增强了算法的实时性、稳定性、可控性。在图像匹配基础上,构建适应景象匹配算法的空间变换模型,从而在理论上检测图像匹配的正确性并求解导航参数。研究结果表明,基于SURF研究的景象匹配算法具备亚像素级精度、毫秒级实时性和优越的抗形变能力。
