基于机器学习和特征点识别的无人机图像快速拼接方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于机器学习和特征点识别的无人机图像快速拼接方法，首先选定一张基准影像，使其与其周围9张临近影像使用基于GPU并行加速优化的改进SURF算法进行特征点的提取，减少了基准影像多次提取特征点所耗费的时间，并减少了影像连乘累积误差，再使用机器学习计算的描述特征向量改进SURF算法的描述特征向量，大幅度提高特征点匹配的精度，实现影像配准。本发明基于SURF算法+机器学习+GPU+PROSAC算法+图像分块拼接技术，构建了一种无人机遥感影像快速高效的处理方法，速度比传统SURF算法运行更快，精度得到了大幅度提高，在实时性方面的发挥更突出。
基本信息
专利标题 ：
基于机器学习和特征点识别的无人机图像快速拼接方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112150359A
申请号 ：
CN202010969798.6
公开（公告）日 ：
2020-12-29
申请日 ：
2020-09-15
授权号 ：
CN112150359B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
雷添杰邓安军张春再李爱丽胡海华徐瑞瑞王党伟王嘉宝宫阿都
申请人 ：
中国水利水电科学研究院;北京航遥天地科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区复兴路甲1号
代理机构 ：
北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
何凡
优先权 ：
CN202010969798.6
主分类号 ：
G06T3/40
IPC分类号 ：
G06T3/40 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62 G06K9/46
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
G06T3/40
整个或部分图像的缩放
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2021-03-23 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 3/40
申请日 : 20200915
申请日 : 20200915
2020-12-29 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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