面向精准农业的无人机非刚性图像特征匹配方法
本文提出了一种在精准农业中适合无人机的非刚性图像特征匹配方法.首先,基于特征相似性构建一组初始的对应关系,然后着重于从初始对应集中去除异常值同时估计对应点之间的变换关系.将这一过程形式化为带有隐变量的贝叶斯模型的最大似然估计问题,其中隐变量指示初始集合中的匹配是正确匹配还是异常值.为了控制变换关系的复杂性,本文在可再生核希尔伯特空间中估计变换函数,并且引入流形正则化技术对变换函数进行约束,以有助于找到最优解.最终,通过使用期望最火化算法对问题进行求解,并在最大化步骤中导出变换函数的闭式解.利用实际拍摄的农田图像数据集进行对比实验,结果表明所提出方法具有很高的准确性和鲁棒性,优于其他处于领先水平的方法.
农业非刚性图像 特征匹配 变换函数 流形正则化
余正泓 周华兵 张彦铎 曹治国
广东科学技术职业学院 机械与电子工程学院,珠海市先进装备制造与材料成型技术重点实验室,广东珠海519090
国内会议
哈尔滨
中文
213-218
2017-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）