【摘 要】
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在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出了基于S
【机 构】
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南京航空航天大学导航研究中心,湖州师范学院信息工程学院
【基金项目】
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航空科学基金(20060852009);国家自然科学基金(60804058)
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在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的高性能要求。
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