[发明专利]一种无人机近红外传感器数据匹配方法在审
| 申请号： | 201710972024.7 | 申请日： | 2017-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN109685836A | 公开（公告）日： | 2019-04-26 |
| 发明（设计）人： | 张萍 | 申请（专利权）人： | 张萍 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212136 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 近红外传感器 数据匹配 特征点定位 图形处理器 粗差剔除 红外数据 极值检测 匹配参数 匹配结果 算法效率 随机抽样 应用能力 应用提供 描述子 特征点 算法 应用 地质 分配 优化 | ||
【权利要求书】：
1.一种无人机近红外传感器数据匹配方法，其特征在于：包括以下3步骤：
步骤1：基于无人机近红外数据特点，利用SIFT算法，匹配近红外频谱范围数据；
步骤2：通过优化SIFT匹配参数和随机抽样一致算法RANSAC粗差剔除；
步骤3：通过图形处理器GPU进行计算，获得匹配结果。
2.根据权利要求1所述的一种无人机近红外传感器数据匹配方法，其特征在于：所述步骤1中，SIFT算法包含4个步骤，极值检测、特征点定位、主方向分配、特征点描述子生成。
3.根据权利要求2所述的一种无人机近红外传感器数据匹配方法，其特征在于：所述控制SITF算法第1步骤的3个主要参数为组数，每组第一级的初始高斯平滑模板大小和每组的尺度数，初始高斯平滑模板大小由尺度空间因子σ决定。
4.根据权利要求2所述的一种无人机近红外传感器数据匹配方法，其特征在于：所述SIFT算法第2步骤中，低对比度区域的不稳定潜在关键点用对比度阈值参数去除，位于边缘的不稳定潜在关键点用边缘阈值参数去除。
5.根据权利要求2所述的一种无人机近红外传感器数据匹配方法，其特征在于：所述SIFT算法步骤3和步骤4中，匹配描述子时需要确定距离比率参数，排除错误匹配。
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