Inom fotogrammetriområdet ökar intresset för regiondetektorer, som används i stor utsträckning inom Computer Vision, snabbt på grund av tillgången till nya tekniker. Bilder som förvärvats av Mobile Mapping Technology, Oblique Photogrammetric Cameras eller Unmanned Aerial Vehicles uppfyller inte normala förvärvsvillkor. Feature extraktion och matchande tekniker, som traditionellt används i fotogrammetri, är vanligtvis ineffektiva för dessa tillämpningar eftersom de inte kan ge tillförlitliga resultat under extrema geometriska förhållanden (konvergent ta geometri, starka affin transformationer, etc.) och för dåligt textade bilder. En prestandaanalys av SIFT-tekniken i flyg- och närområdets fotogrammetriska tillämpningar presenteras i detta dokument. Målet är att fastställa lämpligheten av SIFT-tekniken för automatisk slippunktsextraktion och ungefärlig DSM-generering (Digital Surface Model). För det första har SIFT-operatörens resultat jämförts med dem som erhålls genom utvinning av funktioner och motsvarande tekniker som används i fotogrammetri. Alla dessa tekniker har implementerats av författarna och validerats på flyg- och markbilder. Dessutom har en automatisk adaptiv version av SIFT-operatören utvecklats för att förbättra SIFT-detektorns prestanda i förhållande till bildernas struktur. AutoAdaptive SIFT operatör (A 2 SIFT) har validerats på flera flygbilder, med särskild uppmärksamhet på storskaliga flygbilder förvärvade med mini-UAV-system.
I fotogrammetri, Lingua et al. REF använde SIFT för att orientera bilder som förvärvats med ett lågkostnadsobemannade luftfartyg (UAV).
Performance Analysis of the SIFT Operator for Automatic Feature Extraction and Matching in Photogrammetric Applications
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}