一种基于无人机位姿信息的航拍图像拼接方法

针对现有航拍图像拼接方法处理速度较慢的问题,提出一种基于无人机位姿信息的快速拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获得无人机航拍时的坐标和姿态角,根据每一幅航拍图像对应的无人机坐标和姿态角计算它们之间的单应变换矩阵,实现航拍图像之间的快速配准。然后通过单应变换矩阵的运算得到拼接图像之间的配准,最后完成多幅图像的拼接得到整个区域的全景图。试验结果证明该方法快速有效。     

位姿信息的小型无人机影像拼接方法

针对传统影像拼接方法需要控制点的问题,该文提出一种基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获取无人机拍摄的位置姿态参数,利用Harris算法提取特征点,采用SIFT描述方法计算特征向量,通过近似最近邻算法和PROSAC算法对匹配的同名点对精化。然后根据同名点对像平面坐标和航拍时的位置姿态信息,计算影像之间的变换矩阵,通过最小二乘原理平差计算以提高变换矩阵精度。最后利用变换矩阵实现无人机多幅影像的拼接,得到兴趣区域全景图。实验结果验证了该方法在拼接效果方面具有优势。     

基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法

针对传统影像拼接方法需要控制点的问题,该文提出一种基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获取无人机拍摄的位置姿态参数,利用Harris算法提取特征点,采用SIFT描述方法计算特征向量,通过近似最近邻算法和PROSAC算法对匹配的同名点对精化。然后根据同名点对像平面坐标和航拍时的位置姿态信息,计算影像之间的变换矩阵,通过最小二乘原理平差计算以提高变换矩阵精度。最后利用变换矩阵实现无人机多幅影像的拼接,得到兴趣区域全景图。实验结果验证了该方法在拼接效果方面具有优势。     

基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法

针对传统影像拼接方法需要控制点的问题,该文提出一种基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获取无人机拍摄的位置姿态参数,利用Harris算法提取特征点,采用SIFT描述方法计算特征向量,通过近似最近邻算法和PROSAC算法对匹配的同名点对精化。然后根据同名点对像平面坐标和航拍时的位置姿态信息,计算影像之间的变换矩阵,通过最小二乘原理平差计算以提高变换矩阵精度。最后利用变换矩阵实现无人机多幅影像的拼接,得到兴趣区域全景图。实验结果验证了该方法在拼接效果方面具有优势。     

基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法

针对传统影像拼接方法需要控制点的问题,该文提出一种基于位姿信息的小型无人机影像拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获取无人机拍摄的位置姿态参数,利用Harris算法提取特征点,采用SIFT描述方法计算特征向量,通过近似最近邻算法和PROSAC算法对匹配的同名点对精化。然后根据同名点对像平面坐标和航拍时的位置姿态信息,计算影像之间的变换矩阵,通过最小二乘原理平差计算以提高变换矩阵精度。最后利用变换矩阵实现无人机多幅影像的拼接,得到兴趣区域全景图。实验结果验证了该方法在拼接效果方面具有优势。     

一种基于位姿参数的无人机影像快速拼接方法

为提升无人机影像拼接效率,本文提出了一种基于位姿参数的无人机影像快速拼接策略。首先,分析无人机影像拼接流程,选取单应性变换矩阵,用于消除旋转、平移、缩放等变形;然后,推导基于姿态信息的影像校正模型,将倾斜影像转换为水平影像,进一步改善拼接效果;最后,选用“两两先拼、顺序合成”的方法完成影像拼接。实验结果表明,本文影像拼接策略能消除大部分拼接误差,获取较好的影像拼接图,免去了全局配准与整体平差的过程,使得影像拼接效率明显提升,具有重要的应用价值。     

一种运用AKAZE特征的无人机遥感影像拼接方法

针对无人机遥感影像旋偏角大、地面覆盖范围小等特点,提出一种运用AKAZE特征匹配算法实现无人机遥感影像的快速拼接。该方法利用AKAZE算法提取影像特征点,采用比值法、RANSAC算法计算出拼接序列之间的单应矩阵,通过中心距离范数加权法进行融合。实验表明,其配准精度优于ORB算法,与SIFT算法相当,而运算效率高于SIFT算法,但不及ORB算法,是一种稳定高效的无人机影像拼接算法。     

一种喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法

针对喀斯特地貌地形起伏大、沟壑纵深、影像局部存在阴影,该地区无人机遥感影像匹配难度大,该文提出一种基于AKAZE特征和RANSAC算法的喀斯特地貌无人机遥感影像的快速匹配方法。该方法采用AKAZE特征检测算法提取喀斯特地貌无人机遥感影像的特征点,能够较为精简地描述出影像的特征,影像匹配时间缩短,匹配速度提高明显;由于预匹配存在错误点对,利用单应性矩阵的RANSAC算法进行精准匹配,剔除错误匹配点对,同时得到最优的单应性矩阵。实验结果表明,该方法的匹配耗时和匹配正确率较优于经典的SURF和BRISK算法,该匹配方法更适合于喀斯特地貌无人机遥感影像匹配。     

一种基于最小生成树的无人机影像拼接方法

针对无人机影像拼接速度慢精度低的问题,提出了一种基于最小生成树的无人机影像拼接方法。对采集到的序列影像进行特征点匹配,采用LM法和RANSAC算子剔除误匹配点,通过距离阈值使特征点均匀化;计算每一张影像的准则值,以准则值最小的影像为基准影像进行坐标转换;将最小生成树算法引入到拼接路径中,实现多张影像的拼接。实验结果表明,该方法提高了影像的拼接速率,有效避免误差累积对后续拼接影像的影响,改善了拼接效果。     

结合SIFT特征点和泊松融合的无人机遥感影像拼接技术

针对无人机遥感影像拼接技术的研究,本文提出了一种结合尺度不变的SIFT特征点和重叠过渡泊松融合的无人机遥感影像无缝拼接方法。该方法首先采用SIFT算法对影像进行特征点提取,根据特征描述符间的欧氏距离对特征点进行粗匹配;然后使用随机采样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对,为防止计算出的单适应矩阵线性结构不稳定,引入LM算法对单适应矩阵进行优化;最后采用重叠过渡泊松融合算法对影像进行拼接融合,以实现影像的无缝拼接。试验结果表明,该方法在无人机遥感影像拼接方面具有优势,能够获得良好的拼接影像。