基于改进KAZE算法的露天煤矿无人机影像匹配方法

摘要

针对露天煤矿无人机影像处理中SIFT算法因高斯分解导致的边界模糊及匹配误差大问题，提出基于改进KAZE算法的露天煤矿无人机影像匹配方法。通过Retinex对数运算去除影像光照分量，得到去雾处理后的露天煤矿无人机影像。应用融合非线性扩散滤波思想、快速显示扩散算法改进KAZE算法，分析预处理后的影像，在非线性尺度空间内检测出图像特征点，并借助FREAK算子生成二进制特征描述子。最后，利用Grid-KNN算法匹配所有特征点，即可得到参考影像和待匹配影像间的匹配结果。实验结果表明该方法匹配结果的RMSE值始终小于0.1,显著提升无人机影像匹配精度与质量。在不同天气条件下，综合评分均达到8.0以上，去雾效果和匹配质量稳定优秀。该方法可为露天煤矿的影像处理和动态监测提供技术支撑。

关键词

改进KAZE算法 / 非线性尺度空间 / 特征点 / 无人机影像 / 去雾处理 / 影像匹配