南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏 南京 210044
为实现大面阵CCD航拍图像准确快速匹配, 提出一种局部多特征哈希学习LMFH(local multi-feature hashing)方法。依据航向重叠率构建预测区域, 在预测区域内检测特征点并进行多特征描述, 以现有上万幅航拍图像为训练样本, 通过哈希函数将高维的特征描述向量映射为紧凑的二进制哈希编码, 在汉明空间通过汉明距离实现特征点的快速匹配。实验结果表明, 相对于SURF算子, LMFH算法在准确度上提高了10%, 匹配时间上减少了0.2 s。LMFH算法可更快更准确地实现CCD航拍图像的匹配。
CCD航拍图像 特征匹配 局部哈希学习 快速匹配 CCD aerial images feature matching local hash learning fast matching
