李耀军 潘 泉 赵春晖

(1.西安电子工程研究所 西安 710100;2.西北工业大学 西安 710072)

0 引言

宽基线一词用于图像配准领域时，泛指待配准图像间存在着明显的差异，如较大的位置、角度、尺度及光照等变化［1］。宽基线条件下图像中即使是同一特征，所表示出来的光学、几何等特性都有很大不同，加上噪声、模糊、遮挡等其它因素存在，都大大增加了宽基线图像配准的难度。宽基线图像配准中对图像几何变换、光照变换、噪声影响、图像畸变等因素都能够保持稳定性的特征，称为不变特征(Invariant Feature)［1］。鉴于不变特征在图像配准领域的显著优势与巨大应用价值，国内外不少学者对此展开了研究［1-10］。

在卫星导航不可用的情况下，利用景象匹配精确定位辅助惯性导航，是目前无人机容错型导航系统可靠的备用方案之一。考虑到无人机平台的特殊性，如飞行姿态实时变化，导致实时图和基准图之间存在大角度旋转、剧烈光照变化等差异，传统的模板匹配算法由于需要借助无人机平台的实时运动状态，如姿态、高度等，预先估计出实时图相对于基准图的旋转因子和尺度因子，然后再进行配准。这不仅增加了系统的复杂度，而且通过航向偏差得到的旋转角度精度较低，难于补偿图像仿射变换或投影变换带来的误差。与传统模板匹配算法相比，基于不变特征的配准算法在精度和鲁棒性方面均具有较大优势。

SURF 特征，即快速鲁棒特征［7］(Speeded-Up Robust Features，SURF)，它是一种新的局部不变特征算子。……