共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
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。 相似文献
3.
4.
针对无人机遥感影像拼接速度较慢的问题,该文利用无人机定位定向系统可获取高精度坐标位置和姿态参数特有的优势,提出一种计算单应性矩阵的无人机遥感影像拼接方法。无人机定位定向系统核心技术通过机载差分全球定位系统和惯性测量单元获得每一张影像对应的坐标和姿态角,根据每张影像的坐标和姿态角计算影像之间的单应性矩阵,完成拼接影像之间的快速配准,按照同样的方法,推导出多张影像之间的单应性矩阵,最后实现多张遥感影像连续拼接成一张全景影像图。通过两组拼接方法对8张无人机遥感影像拼接进行比较,实验结果证明,该方法是快速有效的。 相似文献
5.
6.
曾泽前 《测绘与空间地理信息》2018,(6):186-188,191
针对无人机影像控制点量测人工作业量大的问题,本文提出了一种基于SIFT特征匹配算法和射影变换关系的无人机影像控制点位置预测方法:首先对控制点影像和待量测影像进行匹配,然后利用同名像点坐标计算影像间单应矩阵,最后计算待量测影像上的控制点坐标,达到控制点位置预测的效果。基于VS2010平台开发控制点位置预测软件并进行测试。实验表明:该软件可用于无人机影像控制点位置预测,大大提高了控制点量测效率。 相似文献
7.
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. 相似文献
8.
基于Harris与RANSAC算法的无人机影像拼接方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
9.
结合SIFT特征点和泊松融合的无人机遥感影像拼接技术 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
10.
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。 相似文献
11.
一种基于无人机位姿信息的航拍图像拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
12.
针对无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）影像提取的同名点数量较少,从而影响影像间位姿信息的计算,导致影像拼接错位、平差解算不严密甚至失败等问题,提出了一种联合对数极坐标描述与位置尺度特征的匹配算法。首先,建立高斯多尺度影像集合进行特征点提取;其次,采用对数极坐标进行描述子构建,建立适合UAV影像特征的描述子;然后,通过位置和尺度约束的距离匹配函数进行特征匹配;最后,通过模式搜索和快速样本共识方法剔除粗差后完成同名点提取。将四旋翼UAV获取的影像作为实验数据,与SIFT(scale invariant feature transform)算法和SAR-SIFT（synthetic aperture radar-SIFT）算法进行了影像匹配的对比实验。结果表明,所提算法可以较好地提取UAV影像的同名点对。 相似文献
13.
14.
提出了一种纹理自适应的影像连接点提取方法,有针对性地解决沙漠地区无人机影像对比度低、相似性强、纹理信息不均衡,经常会造成连接点过少甚至提取、匹配失败的突出问题。该方法利用影像金字塔进行粗匹配,建立影像之间近似单应变换关系;通过对原始影像分块计算灰度共生矩阵的熵来评估影像纹理指标,并据此实现特征点的自适应提取与匹配。实验表明,该方法能够得到数量较多、分布均匀、可靠性强的同名点。 相似文献
15.
16.
针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。 相似文献
17.
针对无人机视频影像可以实时地融合到地理信息系统中,但是无人机的位置和姿态数据存在较大误差,导致相邻的视频影像的同名地物点并不重合的问题,该文提出准实时的无人机视频影像融合算法,采用基于滑动窗口的光束平差方法来优化相机的外方位元素,这种方法比全部视频影像做整体光束平差的延时更低,而且可以显著地改善无人机视频影像的融合效果。算法使用优化后的相机外方位元素对视频影像做正射纠正,再把纠正后的影像叠加到三维大场景中。实验结果表明,这种方法可以在准实时的条件下融合无人机视频影像,并且相邻视频影像的同名地物点在融合结果中是重合的。 相似文献
18.
一种快速的无人机影像无缝拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对传统的低空无人机影像拼接处理速度慢和几何精度低的问题,提出了一种快速的无人机影像无缝拼接方法:对输入的原始影像按一定尺度进行降采样,在降采样的影像上进行SURF特征提取和匹配,利用RANSAC方法估计初始的相对单应矩阵,然后用Levenberg-Marquardt方法精化单应矩阵,计算出初始的绝对单应矩阵后利用稀疏光束法平差估计出精确的单应矩阵,通过降采样影像与原始影像的单应关系传递单应矩阵到原始影像级,最后进行影像合成,形成整体拼接图。实验结果表明该方法可以有效地提高拼接速度,解决拼接错位问题。 相似文献
19.