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针对传统相对定向方法在处理存在大旋偏角的无人机影像中的限制,提出一种基于SURF(speeded up robust features)特征点的无人机影像自动相对定向方法.该方法首先利用SURF算法提取无人机影像上的特征点并进行匹配,然后利用以本质矩阵为变换约束矩阵的RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点,并根据本质矩阵求得相对定向元素粗略值,最后将粗略值作为初值代入严格相对定向误差方程迭代精化,求得相对定向元素精确值.实验验证,该方法在无人机影像相对定向中不仅能保持较高的精度,而且具有更强的收敛性. 相似文献
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栅格地图拼接是栅格地图扩展和多地图合并成大地图的一项关键技术,现有拼接方法主要是基于图像的特征提取和匹配,应用在彩色图像中的效果较好,但在栅格地图中却存在着匹配可靠性差和精度不高的问题。针对现有不足,提出了一个基于自适应分支定界匹配和双向概率残差优化匹配的栅格地图拼接算法。首先,从源地图和目标地图中提取源点云和目标点云;其次,将目标点云和源地图进行分支定界匹配,获取目标点云在源地图中的初始位姿;然后,将目标点云通过初始位姿投影到源地图,构建概率残差的第一个约束,再将源点云通过初始位姿的逆变换投影到目标地图,构建概率残差的第二个约束;之后,构建两个约束的代价函数,通过非线性优化得到目标地图在源地图中的最优位姿;最后,通过占据概率融合得到拼接后的栅格地图。结果表明,该算法匹配效果好、迭代收敛速度快、匹配精度高,满足工业场景的可靠性和精度要求,对于工业场景下的地图构建和AGV导航具有重要意义。 相似文献