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基于输电杆塔区域提取的图像匹配算法

2022-06-21郭可贵曹瑞万能汪晓尹悦唐旭明熊军林

计算机应用 2022年5期
关键词:特征区域

郭可贵,曹瑞,万能,汪晓,尹悦,唐旭明,熊军林*

(1.国网安徽省电力有限公司 超高压分公司,合肥 230601; 2.中国科学技术大学 信息科学技术学院,合肥 230026;3.国网安徽省电力有限公司 合肥供电公司,合肥 230000; 4.国网安徽省电力有限公司 淮南供电公司,安徽 淮南 232007)(∗通信作者电子邮箱xiong77@ustc.edu.cn)

基于输电杆塔区域提取的图像匹配算法

郭可贵1,曹瑞2,万能3,汪晓1,尹悦1,唐旭明4,熊军林2*

(1.国网安徽省电力有限公司 超高压分公司,合肥 230601; 2.中国科学技术大学 信息科学技术学院,合肥 230026;3.国网安徽省电力有限公司 合肥供电公司,合肥 230000; 4.国网安徽省电力有限公司 淮南供电公司,安徽 淮南 232007)(∗通信作者电子邮箱xiong77@ustc.edu.cn)

针对无人机(UAV)视觉定位过程中传统特征提取与匹配算法匹配质量不佳的问题,提出了一种基于输电杆塔区域提取的图像匹配算法。首先,将图像划分为若干相互重叠的网格区域,并对每个区域采用双层金字塔结构提取特征点,从而保证特征点的均匀分布;其次,使用直线分割检测(LSD)算法提取图像中的直线,从而利用输电杆塔的特殊结构得到输电杆塔的支撑区域;最后,在连续图像中对输电杆塔区域与背景区域内的特征点分别进行匹配,以进一步估计相机运动。在旋转和平移估计实验中,与传统的ORB特征提取与匹配算法相比,所提算法的特征匹配准确率提升了10.1个百分点,相对位姿误差的均值降低了0.049;在UAV巡检实验中,采用所提算法进行UAV轨迹估计的相对误差为2.89%,表明该算法可在实时绕塔飞行过程中实现对UAV位姿的鲁棒、精确估计。……

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