【摘 要】
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针对无人机图像匹配时间较长的问题，提出了一种基于SIFT改进的无人机图像匹配算法。引入了FAST算法检测角点，它能快速通过比较中心像素点和一定领域内像元的灰度值判断是否为角点，从而提高算法的速度。同时为了弥补FAST算法在高斯差分金字塔上搜索不足的缺点，使用了基于Ostu和GA的图像分割算法对图像进行分割，对分割图像构建高斯金字塔，在高斯金字塔上进行特征点搜索。实验结果表明，和传统的SIFT算法相
【机 构】
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桂林电子科技大学广西精密导航技术与应用重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61861008，62061010，62161007）； 广西自然科学基金（2019GXNSFBA245072）； 广西科技厅项目（桂科AA19254029，桂科AA20302022，桂科AB21196041）； 南宁市青秀区科技重大专项（2018001）；
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针对无人机图像匹配时间较长的问题，提出了一种基于SIFT改进的无人机图像匹配算法。引入了FAST算法检测角点，它能快速通过比较中心像素点和一定领域内像元的灰度值判断是否为角点，从而提高算法的速度。同时为了弥补FAST算法在高斯差分金字塔上搜索不足的缺点，使用了基于Ostu和GA的图像分割算法对图像进行分割，对分割图像构建高斯金字塔，在高斯金字塔上进行特征点搜索。实验结果表明，和传统的SIFT算法相比，新算法提高了无人机图像匹配的速率和正确率。
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