一种改进的无人机航摄影像快速拼接方法

为提高无人机航摄影像快速拼接的速度和精度,针对无人机影像处理特点,提出重叠区分块并行处理策略;通过对不同图像分辨率和尺度下的特征匹配情况进行分析,提出分块阈值自适应调节方法来改进尺度不变特征转换(SIFT)算法;利用匹配点距离中误差进行粗差去除,获取最优随机一致性检验(RANSAC)样本,得到更精确匹配点对。试验结果证明,改进策略既可保证拼接精度,又可提高拼接效率。     

无人机影像快速拼接改进

无人机摄影测量过程中具有相对航高较低,航行姿态不稳定,所获影像分辨率高,数量大等的特点,在影像拼接过程中涉及多张影像,其拼接误差会随拼接影像的数量增加而增大,其误差影响不容忽视。本文在对无人机影像拼接误差进行详细分析的基础上,在SIFT算法的基础上,通过确定合适的高斯核尺寸,采用分块匹配的策略,用L-M非线性最小二乘平差法在匹配过程中进行误匹配的剔除,实验结果表明,该方法对无人机影像的快速拼接效率和精度均有改进。     

基于BSIFT的无人机影像快速拼接算法

针对传统SIFT算法在无人机影像配准过程中速度较慢的问题,提出了一种改进的BSIFT影像拼接方法.针对SIFT特征点描述符计算复杂、占用存储空间过大、匹配耗时过长的缺点,使用BRIEF特征点描述符代替,利用改进方法(BSIFT)对影像进行特征点的提取与匹配,利用RANSAC算法剔除错配点并计算变换矩阵.实验结果表明:本文提出的方法提高了影像拼接速度,而且提高了拼接精度.     

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。     

基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究

针对Harris算法在进行无人机影像拼接时的特征点误匹配问题,利用RANSAC算法对误匹配的特征点进行剔除,进而实现无人机影像的无缝拼接。首先,基于Harris算法提取兴趣点,利用最短欧式距离进行特征匹配;然后,利用RANSAC算法实现对特征点的精确匹配;最后,利用RANSAC算法得到的单应性矩阵完成无人机影像拼接。实验结果表明:本文方法能够较好地剔除无人机影像拼接时误匹配的特征点,实现对无人机影像的拼接,拼接效果良好。     

以卫星影像为底图的无人机图像自动拼接方法

针对无人机影像受成像角度倾斜、光照不均匀等影响,导致常规匹配方法拼接效果较差的问题,该文提出一种基于现有卫星影像的由粗到精无人机图像自动拼接方法。首先,在对图像进行粗匹配阶段,提出了一种基于环状描述子的尺度不变特征变换,用于解决图像间旋转和尺度的差异,较好地克服了SIFT算法描述子维度较高且计算量大的不足。其次,引入分块互信息进行精匹配,减少拼接过程中的累计误差。最后,采用该文提出算法对无人机图像进行拼接,实验结果表明,该文提出的无人机图像拼接算法在满足实时性要求的同时可以达到较高精度。     

改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法

针对倾斜无人机影像间存在较大的视角、几何形变导致的难以高效获得可靠同名点问题,提出改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法.算法分为3个阶段:①利用POS数据及公开的SRTM辅助数据对影像进行近似正射纠正消除影像几何形变;②对重叠区域的影像进行均匀分块,根据影像块的信息熵来合理分配各影像块的特征点数,利用Harris算子提取均匀分布的特征点,采用SIFT描述子计算特征向量;③利用多层次约束的匹配策略,在保证匹配正确率的前提下尽可能提高计算效率.通过多组实验分析,结果表明该算法获得的匹配点对在数量和分布情况上也更为理想.     

基于卫片的非序列无人机影像快速概略拼接方法

针对非序列无人机影像,提出了一种基于卫星影像的无人机影像快速概略拼接方法。该算法首先利用改进的SURF算法提取特征点,然后利用最小欧氏距离寻找匹配点,最后结合模板匹配方法确定最终的正确匹配点。利用匹配点的尺度和方向信息计算无人机与卫星影像之间的相似变换参数,确定无人机影像的概略位置。试验结果表明,该算法拥有快速、准确和高适用性等优势,对卫星影像没有严格的时效限制,有一定的地形变化容错能力,能够满足快速概略拼接的要求,是一种可行的无人机影像概略拼接新方法。     

无人机影像匹配中尺度不变特征应用改进

针对尺度不变特征变换算法用于无人机影像匹配中存在匹配效率低下,误匹配较多等问题,该文提出一种特征点提取优化算法,并改进了特征点匹配策略。通过将原始影像划分格网,依据每个格网影像信息熵的大小来合理分配各格网中特征点数量,实现了基于纹理信息丰富程度的特征点均匀分布;基于Harris兴趣值进行筛选,保留了适合于摄影测量的特征点;采用一种多层次自适应的匹配策略,在尽可能保留正确匹配的同时提高了匹配正确率。基于一对由小型无人机拍摄影像的实验结果表明,所提方法在大量减少SIFT特征点的同时,保证较高的正确率,增加了匹配点的精度,且提高了算法效率。     

基于GA-SIFT算法的无人机航拍图像实时拼接

为实现无人机航拍图像的实时拼接,本文深入研究了无人机航拍图像拼接中的关键技术,提出了一种基于遗传算法优化的图像拼接算法。首先利用SIFT算法提取图像的特征点,在特征点粗匹配过程中,采用欧氏距离作为相似度测量,利用遗传算法的并行性优化特征点匹配性能;然后使用RANSAC算法去除误匹配点对并获得转换矩阵,从而完成图像拼接。试验结果表明,采用遗传算法进行特征匹配,可大大降低匹配时间,匹配时间与特征点数量成正比;同时提高了匹配精度,进而提高了图像拼接的实时性和稳健性。