1、个较好的选择。，首先使用算子对无人机影像序列提取特征并实现匹配，并用改进的算法过滤匹配特征点对，最后使用算法对参数进行优化，从而完成序列图像拼接，取得了较满意的结果。何敬李永树等将算法应用于无人机影像，进行特征点提取并采用最小二乘算法对无人机影像进行精匹配。同时，提出了分块拼接方法用以减少拼接误差的传播。实验结果表明算法与最小二乘算法的结合，适用于无人机匹配并能有效地剔除误匹配，减小时间复杂度和空间复杂度。息朝健郭学三针对无人机获取影像信息量大处理实时性要求高的特点，利用简化的算子对算法进行改进，改进后的算法满足复杂背景下无人机目标识别精度与速度的要求。陈裕刘庆元针对算法只考虑点的局部特征信息而没有处理匹配后特征点对的几何分布信息的缺点，先使用算法对无人机影像进行特征点的查找和匹配，然后使。

2、尺度空间寻找极值点，并提取出其位置尺度旋转不变量，该算子适用于图像具有旋转缩放光照变化以及噪声等复杂情况的特征提取。另外，由和提出的算子也具有自动尺度选择功能，都可以实现尺度不变的特征提取。上述算法只能应对轻微视角变化，存在大视角变换问题时效果较差。国外对仿射不变特征提取方法的研究较早并取得了较好的成果。加拿大大学的智能计算实验室开展了该方面的研究，并将其成果应用于目标识别全景图像拼接虚拟现实等方面。芬兰的大学计算机视觉小组在年开始进行几何不变性方面的研究，并将其成果应用于目标识别和配准等领域。大学的机器人研究小组提出了种仿射协变区域的检测方法，用于提取图像局部区域仿射不变特征。比较经典的仿射不变特征提取算子是和提出的算子和提出的最大稳定极值区域检测算子。以角点检测器提取的角点为初始点，结。

3、算法，提出个仿射不变的关联特征提取方法，算法在红外与可见光图像关联特征提取中具有有效性。万方数据硕士学位论文不管是角点尺度还是仿射不变特征提取算子，它们最初都不是针对无人机影像匹配而提出的。而随着无人机遥感技术的快速发展，无人机影像在城市规划环境监测海洋遥感等方面的广泛应用，国内外开始不断探索适合无人机影像匹配的特征提取算法。，等针对传统基于区域的匹配方法对无人机影像的尺度和旋转敏感的问题，提出了种基于多尺度分割的无人机影像特征提取方法，实验证明该方法对于无人机影像的匹配效率高且鲁棒性好。，等提出了种新的算法，该算法充分利用影像的粗外方位元素计算出倾斜无人机影像的视角，通过仿射变换的逆变换将倾斜影像转换为正射影像，然后用算子进行匹配。实验证明，该算法是综合考虑倾斜无人机影像匹配的效率和效果。

4、像匹配有效性验证影像匹配基于角点特征的无人机影像匹配基于尺度不变特征的无人机影像匹配本章小结基于仿射不变特征的无人机影像匹配基于算子的无人机影像仿射不变区域检测基于算子的无人机影像仿射不变区域检测特征匹配策略的改进本章小结无人不具备旋转不变性且对噪声和边缘比较敏感，针对这些缺点对算子进行改进，提出了角点检测算子，是目前角点检测器中效果最好的，至今仍被广泛应用，但是不具备尺度不变性。算子由英国牛津大学的和于年提出，具有很好的稳定性和抗噪性。为了使提取的图像特征适应尺度变化，对尺度空间的理论深入研究，并对自动尺度选择问题进行全面探讨，在算子构成的尺度空间中提取斑点区域。年，提出了尺度不变特征变换算子即算子，并于年形成系统理论，。算子先使用卷积构造影像金字塔，然后使用高斯差分金字塔近似金字塔，在。

5、不变特征提取的研究相对国外也较晚，主要有中国科学院自动化所实验室国防科技大学北京邮电大学浙江大学等。但对仿射不变特征提取算法的应用较多。李玲玲李翠华等应用和两种具有互补特性的局部不变特征，确定匹配特征点对，计算两幅源图像间的仿射变换参数，实现图像的配准，其算法能够快速高精度实现大失配图像的自动配准。贺柏根朱明针对现有匹配算法难以解决图像发生较大仿射变换的问题，借鉴算法模拟和归化相结合的思想对相机光轴的经度角和纬度角进行模拟并使用算法进行匹配，其算法对视角变换有很好的鲁棒性，实现了完全抗仿射变换。巨西诺孙继银对图像采用多尺度提取算法，并对提取的特征根据其灰度变换平稳性对特征区域进行修正，提高了特征区域的可重复性和匹配概率。康蔺李国辉等针对同场景红外与可见光图像间关联特征难以正确提取的问题，基。

6、用马氏距离对算法得到的结果进行再处理得到新的特征点对。较之以往，该方法可以得到更多的正确的匹配点对，具有可行性和鲁棒性。何晓莹岳建伟等为使算法更适合无人机影像的匹配，对不同尺度下的影像匹配情况进行分析比较，发现减少尺度的影像匹配可缩短计算时间，但结果精度并没有降低，提出粗匹配加分块匹配的影像匹配策略，通过实验证明该策略较整体匹配能提高正确匹配点对的获取效率。从国内外无人机遥感影像的匹配现状可以看出，大部分特征提取都使用的是点特征提取算子和算子，而使用算子的占绝大多数。虽然国内外学者都将算子与最小二乘匹配马氏距离等理论结合起来，也提出了不少匹配策略，但算子只是对于旋转和尺度等具有较好的不变性，对于存在复杂变换的无人机影像匹配问题，适应性仍有待提高。而针对无人机影像旋转角较大航线弯曲度较大影像。

7、尺度空间理论以及椭圆区域的二阶矩矩阵，提取的特征区域具有仿射不变性。两者最主要的区别是使用算子检测初始角点而使用矩阵检测初始角点。最大稳定极值区域与基于分水岭的图像分割原万方数据绪论理极为相似，提取出的每个极值区域都是个阈值图像的连通分量。和提出了基于边缘的区域检测算法，该算法认为边缘特征比较稳定，只要视角光照和尺度的变化在定范围内，边缘就可以重复的被检测到。将角点边缘和图像纹理结合起来，提取的仿射不变区域就是区域。还提出了基于密度的极值区域提取算法，该算法试图弥补基于边缘区域提取算法的不足，采用图像密度分析的方法提取图像仿射不变区域。显著性区域检测算法是由和在年提出的，在年改进完善，。它将信息论中的信息熵和图像的显著性关联起来，利用信息熵检测图像中的局部特征区域。国内对特征提取算子研究相。

8、照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格在我的指导下完成本学位论文，经审阅，论文中的观点数据表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字年月日万方数据致谢时值本文完成之际，又是年五月。五月的矿大校园，风传送着丁香花的絮语，细雨轻敲阳台，雏鸟啾啾檐外。三年的矿大生活，平淡中感受着青春的忙碌。古人说“饮其流时思其源，成吾学时念吾师”，首先感谢我的导师王行风副教授。读硕期间，王老师渊博的专业知识务实的工作作风宽以待人的处事态度使我受益匪浅。同时，也感谢他对我硕士论文选题和写作的悉心指导，次次不厌其烦的对论文进行批改后发给我，个引注个标点的错误都清楚的标注出来，让我犹为感动。感谢在研究生学习期间对我指导和关怀的汪云甲教授。感。

9、较晚，但也有不少改进及应用。谢东海詹总谦参考算子的精确定位思想，对算子改进，使定位结果达到子像素级。赵万金龚声蓉等人提出种基于图像分块和邻近角点剔除策略的自适应角点检测算法，提取出的角点分布均匀，有效避免了聚簇的现象，能很好的适应图像拼接等实际应用。王瑶通过对算法理论的进步研究，提出了种基于灰度信息相关性以边缘特征点为主要参考点的自动阈值选取改进算法，改进后的算法精度较算子更精确。鲁小虎通过对算子原理和缺陷的研究，利用四个方向相邻像素灰度差平方和的最小值最大值总和三个参数之和进行边缘点和角点周围点的剔除，其算法可以完全剔除边缘点和角点周围点。丁雄飞张春燕利用对算子进行改进，降低算法特征点提取的计算量，改进后的算法提高了识别匹配的速度和精度，满足复杂背景下对图像匹配精度和速度的要求。国内对仿。

10、段保存和汇编学位论文为教学和科研目的，学校档案馆和图书馆可以将公开的学位论文作为资料在档案馆图书馆等场所或在校园网上供校内师生阅读浏览。另外，根据有关法规，同意中国国家图书馆保存研究生学位论文。保密的学位论文在解密后适用本授权书。作者签名导师签名年月日年月日万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明所呈交的学位论文基于仿射不变特征的无人机影像匹配研究，是本人在导师指导下，在中国矿业大学攻读学位期间进行的研究工作所取得的成果。据我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名年月日万方数据论文审阅认定书研究生史永凯在规定的学习年限内，。

11、李永峰杨敏孙久运赵银娣谭琨张华胡召玲老师给予我宝贵的论文修改意见。感谢王永波老师对我的支持。感谢我的师兄师姐马晓黎范昕姚国标陈明魏长婧张克对我论文写作时的帮助与鼓励。感谢同窗三载，和我起奋战的同学万广通朱伟李俊军孙鑫王亚超刘茜茜林丽新等对我学习上的帮助以及生活上的照顾。感谢我的室友杨慧荣芦兆青直以来对我的关怀和陪伴。感谢我的师妹师弟刘文静韩小妹黄海虹等在我困难时候对我的帮助。祝愿在以后的人生道路中，他们每个人都能幸福。求学多年，即将走入社会参加工作之时，最需要感谢还有我的家人，感谢你们的无时无刻不在的鼓励和支持。焉得谖草，言树之背，养育之恩，无以回报，你们永远健康快乐是我最大的心愿。最后，衷心感谢在百忙之中抽出时间审阅本论文的专家教授，你们的宝贵意见为我提供继续成长的空间。万方数据摘要无人。

12、向旁向重叠度不规则等问题，研究利用仿射不变特征提取万方数据硕士学位论文基于仿射不变特征的无人机影像匹配研究作者史永凯导师王行风副教授中国矿业大学二〇四年五月万方数据中图分类号学校代码密级公开中国矿业大学硕士学位论文基于仿射不变特征的无人机影像匹配研究作者史永凯导师王行风申请学位工学硕士培养单位环境与测绘学院学科专业摄影测量与遥感研究方向遥感影像匹配答辩委员会主席孙久运评阅人赵银娣胡召玲二四年五月万方数据学位论文使用授权声明本人完全了解中国矿业大学有关保留使用学位论文的规定，同意本人所撰写的学位论文的使用授权按照学校的管理规定处理作为申请学位的条件之，学位论文著作权拥有者须授权所在学校拥有学位论文的部分使用权，即学校档案馆和图书馆有权保留学位论文的纸质版和电子版，可以使用影印缩印或扫描等复制。

参考资料：

[1]民宿发展特点类型及开发条件研究动态PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）

[2]民宿发展特点类型及开发条件研究动态PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）

[3]二十四节气主题班会精选课件版PPT 编号18（第25页，发表于2022-06-24）

[4]民宿发展特点类型及开发条件研究动态PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）

[5]民宿发展特点类型及开发条件研究动态PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）

[6]全面依法治国政策解读PPT 编号18060（第20页，发表于2022-06-24）

[7]全面依法治国政策解读PPT 编号18060（第20页，发表于2022-06-24）

[8]全面依法治国政策解读PPT 编号18060（第20页，发表于2022-06-24）

[9]全面依法治国政策解读PPT 编号18060（第20页，发表于2022-06-24）

[10]全面依法治国政策解读PPT 编号18054（第20页，发表于2022-06-24）

[11]全面依法治国政策解读PPT 编号18042（第20页，发表于2022-06-24）

[12]全面依法治国政策解读PPT 编号18078（第20页，发表于2022-06-24）

[13]全面依法治国政策解读PPT 编号18060（第20页，发表于2022-06-24）

[14]全面依法治国政策解读PPT 编号18060（第20页，发表于2022-06-24）

[15]全面依法治国政策解读PPT 编号18078（第20页，发表于2022-06-24）

[16]宪法主题教育班会PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）

[17]宪法主题教育班会PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）

[18]宪法主题教育班会PPT 编号18078（第18页，发表于2022-06-24）

[19]宪法主题教育班会PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）

[20]宪法主题教育班会PPT 编号18060（第18页，发表于2022-06-24）