标签: 特征匹配

在地图道路识别过程中，表示医院等特殊符号严重影响识别结果。通过对栅格地图上医院“十字”符号特征的提取，结合通用的模板匹配法，本文提出了一种运用特征匹配法实现地图中特殊符号的快速识别算法。……

基于视觉的室内场景定位与建图（VSLAM）在智能设备自主定位与导航领域内扮演着极为重要的作用，但是当前主流算法的回环检测及重定位环节上在动态光照情况下存在匹配丢失，严重影响定位累计误差的修正与建图精度。因此提出了基于一种改进的点云特征提取与匹配的定位方法，将由RGB图像得到的点云通过聚类的方法分割成一个个稳定区域，并建立基于面片特性及相互空间关系的场景特征描述，最后通过该特征描述进行两帧图像的数据关联及相机的定位，利用更具有鲁棒性的区域特征提取方法克服光照变化情况下的视觉定位不足问题。实验证明提出的方法不仅可以适应动态光照环境，而且定位效果优于目前主流的基于图像点特征的定位算法。

逆合成孔径雷达（InverseSyntheticApertureRadar，ISAR）图像横向定标是获取目标外形和尺寸信息的关键，重点是目标转角的估计。提出了一种基于特征匹配的ISAR图像横向定标方法，将回波数据等长且相邻的ISAR卫星图像用Harris和SIFT算法提取特征点，然后利用随机采样一致性进行特征点配准，最后建立坐标位置差代价函数估计目标转角，完成ISAR图像横向定标。采用卫星仿真数据对算法进行了验证，实验结果表明该算法能够准确估计横向定标因子，定标精度高。

采用传统技术缺少图像特征匹配步骤，导致图像自动生成效果较差，提出了基于三维重建的全景图像自动生成技术。依据数据库系统及三维重建原理，获取图像基本信息，并对特征向量进行匹配。根据匹配流程对无人机摄像机进行定位，采用初始位置处摄像机与标定方法，获取摄像机固定位姿偏移参数。依据图像数据库查询、无效轮廓排除以及有效轮廓保留步骤，提取固定位姿中心点，通过计算图像轮廓重建过程中的重叠区域数据，可实现全景图像自动生成。由实验结果可知，三维重建技术比传统技术图像自动生成精准度高48%，图像自动生成效果较好。