无人机图像去雾与特征匹配算法研究

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。