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申请/专利权人：东南大学
摘要：本发明公开了一种基于弱光图像增强的无人机景象匹配定位方法与系统。方法包括以下步骤：1图像预处理，包括图像畸变校正和弱光图像增强；2将校正图像和卫星地图输入到改进的DC‑SuperPoint网络进行特征提取；3通过DC‑SuperPoint得到特征点与特征描述符输入到SuperGlue网络进行特征匹配；4通过随机一致性算法计算得出两幅图像间的单应矩阵，通过空间位置反算获得无人机的导航坐标。本发明有效克服了无人机在弱光环境下特征判别性与唯一性显著降低的问题，提高景象匹配准确率。
主权项：1.一种基于弱光图像增强的无人机景象匹配定位方法，其特征在于，包括以下步骤：对图像进行预处理，包括：利用低成本惯导设备得到的载体坐标姿态信息对航拍图像进行畸变校正，采用DSCU-net神经网络对弱光环境下的航拍图像进行弱光增强；将校正航拍图和卫星地图输入到改进的DC-SuperPoint网络进行特征提取，所述DC-SuperPoint网络包含编码器和解码器，编码器的第一层和最后一层的卷积部分引入了卷积块注意力模块CBAM，并引入可变形卷积DCNv2，利用可学习的偏移量来调整卷积核在输入特征图上的采样位置；将通过DC-SuperPoint网络得到的特征点与特征描述符输入到SuperGlue网络，所述SuperGlue网络包括图神经网络和最优匹配层，特征点编码器将校正航拍图和卫星地图的特征点和特征描述符编码为特征匹配向量，图神经网络利用自注意力以及交叉注意力来增强该向量的特征匹配性能；进入最优匹配层，通过计算特征匹配向量的内积得到匹配度得分矩阵，通过Sinkhorn算法迭代解算出最优特征分配矩阵，获得匹配关系；然后进行异常值剔除，并计算校正航拍图和卫星地图的单应矩阵，将主点的像素坐标转换为定位坐标；基于主点在地面坐标系下的坐标，利用空间位置反算方法将这些定位坐标转换为无人机的地面坐标，实现无人机精准定位。
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权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于弱光图像增强的无人机景象匹配定位方法与系统
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