雷远华,曾德培

(中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司，湖南 长沙 410007)

随着无人机技术的快速发展，借助无人机航拍进行地面测量、局部地图制作、三维重建等已被越来越多的学者注意[1-3]。限于无人机机载相机的画幅，将多次连续拍摄图像匹配操作是航拍图像处理的重要过程。

基于局部特征点的图像匹配算法是无人机航拍图像匹配方法的重要研究方向，例如：耿娟等人提出基于CSIFT算法[4]的无人机图像匹配[5]，首先构建彩色尺度空间，然后利用彩色空间的尺度不变性提取特征点和描述符并完成匹配，最后借助随机采样一致性算法完成内点筛选，该方法鲁棒性虽好，但是匹配效率较低。故高俊强等人提出基于SURF算法[6]的航拍图像匹配[7]，该方法有效地提高了图像匹配速度。为了更进一步加速匹配算法，宋伟等人提出了一种改进AKAZE算法[8-9]进行航拍图像匹配，该方法效率虽高，但借助随机采样一致性算法迭代计算单应性矩阵模型耗时较长。曹留霞等人[10]提出BRISK-DAISY算法进行无人机影像匹配，首先利用BRISK算法进行特征点提取，然后使用DAISY算法提取局部特征描述符并匹配，最后借助RANSAC算法完成内点筛选，该方法匹配效果较好，但DAISY描述符匹配效率较低、RANSAC迭代计算最佳模型耗时较长。

为了解决上述算法的不足，本文提出借助ORB+GMS算法[11-12]匹配航拍图像，首先构建高斯尺度空间，然后借助FAST算法[11]提取特征点，随后使用BRIEF算法[11]构建描述符并借助汉明距离匹配，最后通过网格运动统计算法[12]筛选内点。……