基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术

传统无人机遥感影像自动无缝拼接技术无法精准匹配影像信息,导致无人机遥感影像拼接结果出现大量缝隙,拼接效果差。因此提出了基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术。遵循无人机影像成像原理,获取无人机遥感影像,并将数据以图像格式文件形式存储。设置阈值,剔除最邻近域和次邻域比值大于阈值的控制点,对影像坐标平移和缩放数据标准化处理,彻底消除坐标变换对图像配准影响。构建相似变换矩阵,获取新的控制点集,使用直接线性变换算法预估变换矩阵,得到线性解。经过粗、细配准,确定不同图像重叠区域。搜索最佳拼接线,使用加权平均融合法消除拼接缝,由此设计拼接流程。由实验结果可知,该技术能够精准匹配影像信息,检测到影像最大分辨率为1000*800,具有良好拼接效果。     

大旋角无人机影像全自动拼接方法研究

低空无人机抗风能力弱、稳定性差,影像旋偏角大且存在突变,无法按照常规正射影像镶嵌方法获得全区域拼接影像。为此,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与多分辨率样条融合的低空无人机影像全自动拼接方法。对非量测影像进行畸变校正,利用查找表设计多幅影像快速畸变校正算法。采用SIFT特征的单应约束影像匹配算法,计算相邻影像的最优变换矩阵。给出最优变换矩阵的多分辨率样条融合影像拼接算法。实验结果表明,该方法能够获得大量稳定的匹配点对,影像间几何变换关系稳定,得到的拼接影像无缝清晰,适用于大旋角、低稳定性的低空无人机影像非摄影测量快速拼接。     

无地面控制的无人机影像全自动快速拼接

为了满足地理国情监测、灾害应急保障需要快速响应和服务的应用需求,该文提出一种无地面控制的无人机影像全自动快速拼接方法。该方法利用尺寸不变特征匹配和相关系数匹配获取分布均匀且高精度的像点观测,通过自由网光束法平差获取定向参数和加密点物方坐标,最后通过结合影像的色彩一致性处理和顾及重叠的面Voronoi图接缝线网络快速拼接获取测区影像图。实验结果表明:所提出的方法可有效解决无人机影像的快速拼接问题,获取的影像图具有较高的拼接精度,同时色彩过渡自然。     

基于半投影翘曲的无人机图像拼接方法

为了解决无人机图像在拼接过程中出现的错位、重影等造成图像失真的问题,提出一种基于半投影翘曲的无人机图像拼接方法。首先估计图像的全局投影变换矩阵;然后根据待拼接图像的重叠情况,以及投影变换和相似性变换的连续性,求解出过渡变换矩阵和相似性变换矩阵,得到最终的半投影变换矩阵;最后构建图像重叠区域的差异矩阵,以此为基础获取重叠区域的差异性区域。使用分区融合策略,在差异性区域进行单采样,其他区域进行距离加权融合。实验结果表明,该方法可以很好地拼接由于视角变化、地势起伏等造成视差的无人机图像,得到的拼接结果自然清晰,效果优于其他先进算法。该方法有效地解决了无人机图像拼接错位、重影的问题,在多项定量指标上表现良好。     

无人机序列影像快速无缝拼接方法研究

以一种快速无缝的方式对测区影像进行拼接是保障无人机充分发挥机动灵活优势的关键。在无其他控制点的情况下,仅通过利用无人机序列影像和自身记录GPS信息对整个任务区影像进行快速无缝拼接。根据GPS记录的坐标信息对测区影像进行分块。使用GPU-SIFT算法对分块后影像进行匹配与误匹配剔除。提出一种具有较小时间开销的拼接缝消除算法。实验结果表明,该拼接方法在保证一定拼接精度的前提下,大大提高了拼接效率,可为突然自燃灾害等紧急情况下提供应急数据源。     

利用薄板样条函数的无人机飞行质量检查

针对无人机航测影像重叠度、旋角等检查项受飞行状态和地形起伏影响难以准确评估飞行质量的问题,提出一种快速自动评价无人机飞行质量的方法。该方法结合ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)匹配算法和薄板样条函数,可用于无人机影像航向重叠度、旁向重叠度和像片旋角的检查。首先采用ORB算法与最近邻算法提取影像间的同名点,使用随机抽样一次性方法剔除误匹配点对,然后通过薄板样条函数建立影像间的坐标转换关系,最后依据无人机飞行质量检验方法计算影像间的重叠度和旋角。实验结果表明本文提出方法检查结果的可靠性。     

面向图像三维重建的无人机航线规划

随着无人机技术的发展,无人机序列影像三维重建越来越受到人们的关注。为完整重建任务区域的三维模型并减少无人机飞行功耗,提出一种面向图像三维重建的无人机航线规划算法。针对凸多边形任务区域,在图像重叠度和时间连续性的要求下,基于光栅法规划扫描航线并结合最佳扫描方向使得转弯次数最少。借助Gazebo仿真平台,对比验证了无人机按照该算法规划的航线飞行时功耗更小,且拍摄得到的序列影像能够重建任务区域三维模型。     

小型四旋翼无人机序列影像三维重建实验

传统航空影像三维重建受到时效性、成本等限制,而无人机三维重建技术是解决中小范围三维地形问题的有效手段。基于小型四旋翼无人机航拍序列影像开展了三维重建实验。首先分析了小型无人机航拍三维重建流程的特点,随后重点讨论了无人机三维重建中涉及的关键问题,包括无人机飞行姿态控制、航速、航高、重叠度和拍照模式选择等,最后对比了不同软件的重建结果。实验结果表明,通过优化控制无人机飞行姿态、航高、航速、重叠度等因素,选择合理的序列影像获取模式,在不同的软件中均可完成精度较高的精细地物三维重建。     

一种基于SSEQ算法的低空无人机影像快速成图方法

针对现有的无人机因飞行高度较低、视野小、获取影像像幅较小导致影像处理时数量剧增且部分影像质量较差等问题,提出一种基于SSEQ算法的无人机影像快速成图方法。该方法首先对无人机影像进行降采样和分块处理,提取影像局部块上的空间熵和频谱熵信息;然后利用SVM和SVR进行训练、预测和回归,评定影像质量;最后依据评定结果筛选出高质量影像完成拼接实验,并提取控制点的图上坐标,记录实验耗时。实验结果表明,基于SSEQ算法筛选后生成的正射影像与原始影像拼接生成的正射影像精度接近,拼接效率提高39.27%。     

空间约束的无人机影像SURF特征点匹配

与普通场景图像相比,无人机影像中纹理信息较丰富,局部特征与目标对象“一对多”的对应问题更加严重,经典SURF算法不适用于无人机影像的特征点匹配.为此,提出一种辅以空间约束的SURF特征点匹配方法,并应用于无人机影像拼接.该方法对基准影像整体提取SURF特征点,对目标影像分块提取SURF特征点,在特征点双向匹配过程中使用两特征点对进行空间约束,实现目标影像子图像与基准影像的特征点匹配;根据特征点对计算目标影像初始变换参数,估计目标影像特征点的匹配点在基准影像上的点位,对匹配点搜索空间进行约束,提高匹配速度与精度;利用点疏密度空间约束,得到均匀分布的特征点对.最后,利用所获取的特征点对实现无人机影像的配准与拼接,通过人工选取均匀分布的特征点对验证拼接精度.实验结果表明,采用本文方法提取的特征点能够得到较好的无人机影像拼接效果.     

基于对齐与优化的图像拼接

图像拼接技术将存在重叠区域的多幅图像经过配准和融合后得到单幅宽视场图像。由于误差的积累,多幅图像拼接后在重叠区域会有明显的拼接痕迹,所以需要对拼接后的图像进行优化。首先研究了变换矩阵及其参数,然后提出一种图像对齐方法,完成图像拼接,最后用全局优化策略消除累积误差。实验证明,该方法在存在较大光照强度变化,重叠区域小的情况下能够鲁棒地完成多幅图像的拼接。     

基于改进AKAZE特征的无人机影像拼接算法研究

针对目前无人机影像拼接时间效率较低,效果较差的问题,提出一种改进的AKAZE特征的无人机影像拼接算法。算法在影像匹配阶段利用BRISK描述符来代替M LDB描述符;采用特征点尺度信息和均方根误差作为约束条件剔除错误匹配;另外,将并行运算的思想应用于特征点提取和特征描述符的计算中来提升算法的时间效率。在影像融合阶段,利用RANSAC算法与LM算法相结合进行单应矩阵计算,以提高其计算精度,并采用多频段融合算法实现影像拼接。实验表明：通过改进算法在有效提升时间效率的同时,可以获得较高准确率和较高精度的匹配结果,实现无人机影像的快速无缝拼接。     

基于颜色不变量和SURF的彩色图像拼接

提出了一种基于颜色不变量和SURF算法相结合的彩色图像拼接方法。该方法利用图像彩色信息计算得到的颜色不变量信息代替灰度信息作为输入,提取图像SURF特征点并进行特征点匹配,根据相似性变换原理对误匹配点进行过滤,提高变换矩阵计算的准确率,采用亮度渐变原则对重叠区域进行像素平滑过渡,实现图像无缝拼接。实验结果表明,该方法在保持算法的快速性和准确性的同时,获得的配准点多而且准确,采用亮度渐变原则拼接增强了对光照变化的鲁棒性,且有效地消除了拼接痕迹,在图像拼接和地质分析领域有一定的实用价值。     

基于质量评价的无人机航拍图像拼接方法

针对大视差无人机航拍图像拼接中出现的错位、伪影问题,提出一种基于质量评价寻找最佳拼接缝的方法QEB-U。首先通过常规拼接缝估计得到初始拼接缝,然后根据无人机航拍图像的特点,综合考虑结构相似性、色差、纹理复杂度,提出一种新的质量评价函数对拼接缝上的每个像素进行评价,进而根据评价结果更新差异代价,之后再重新估计拼接缝。估计和评价过程重复执行,直到拼接缝趋于稳定则停止迭代,最后通过梯度融合生成最终结果。实验结果表明,所提方法可以避免大视差无人机航拍图像拼接中出现错位、伪影,优于目前几种无人机航拍图像拼接方法,且得到的拼接缝优先穿过道路、林地等区域,更加符合人类视觉感知,在常见的图像清晰度评价指标上表现良好。     

基于仿真的无人机遥感图像拼接误差分析

针对多幅无人机遥感图像连续拼接时,累积误差逐渐增大导致拼接的图像严重扭曲变形的问题,提出了一种基于前方交会的投影误差修正算法。该算法根据前方交会原理,解算出同名点对所对应3D点的空间坐标;然后,将所有3D点正射投影到同一物平面上,并将正射点重投影到像平面上,获取校正后的同名点对;最后,利用M估计抽样一致性(MSAC)算法估计单应性矩阵,并进行图像拼接演示。仿真实验结果表明,所提算法能有效地消除投影误差,进而达到抑制无人机遥感图像拼接误差的目的。     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

基于ORB算法和OECF模型的快速图像拼接研究

为了增加移动机器人视觉导航中的成像范围,提出了一种基于ORB算法和OECF模型的图像拼接算法,获取的图像进行预处理后,先利用SIFT算法提取特征点,再用ORB算法获取特征点的二进制码串描述子进行匹配,而后通过投影变换模型获取参数,最后估计摄像机的光电转换函数OECF（Opto-Electronic Conversion Function）,利用Laguerre OECF模型参数对拼接图像进行色彩调整,解决了多幅图像拼接中颜色不一致的问题。实验结果表明,该算法能有效地对图像进行拼接,配准速度和拼接视觉效果和优于其他算法。