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针对无人机影像拼接处理中易产生鬼影、拼接缝等问题,提出一种基于滤波分频的无人机影像拼接算法。首先利用高斯低通滤波将已配准的无人机影像对分解成高频、低频影像;然后对低频影像采用加权平滑融合算法进行拼接,基于改进的动态规划算法搜索最优拼接线完成高频影像的拼接;最后将拼接好的高频、低频影像线性合成得到最终的拼接影像。实验表明,本文提出的算法可以较好地解决无人机影像拼接过程中出现的鬼影问题,最大化地避免拼接缝的出现,而且对亮度差异明显的无人机影像对也能取得良好的拼接效果。 相似文献
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为了实现无人机视频影像的快速、优质拼接,结合灰色关联度与影像直方图匹配等技术,建立一种自动检测拼接线的无人机视频影像拼接方法。该方法拼接速度快,影像色彩变化平滑,并且无明显接缝痕迹,在简单、实用、可靠性方面优势明显;并通过实验验证,在硬件普通配置的笔记本电脑上也完全能够满足无人机视频影像实时拼接的需求。 相似文献
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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。 相似文献
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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
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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。 相似文献
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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
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无人机影像具有数量多、畸变大、POS数据不准确等特点,导致其在拼接过程中会产生大量的累积误差,要快速地获得大范围准确的全景图有一定的困难。基于此,提出一种既精确又高效的无人机序列影像拼接方法。首先计算大致的影像匹配区域,减少特征搜索和匹配的时间,同时记录匹配区域中心位置的特征点坐标,引入平差理论,区分平地、丘陵、山区等不同区域加权纠正匹配特征点的坐标位置。同时针对航带间重叠率小、姿态差异大等特点,采用"先航带间再航带内、旁边航带向中间航带靠拢"的拼接方式,减少整体区域的累积误差产生,最终完成全局影像的拼接。 相似文献
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一种基于拼接线的无人机序列影像拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
通过无人机低空摄影获取的地面高分辨率影像具有成本低、方便快捷等优点,但由于超低空飞行拍摄的影像覆盖范围较小,所以需要通过影像拼接来获取更大范围的影像数据。研究了一种基于拼接线的影像拼接方法,对原有检测方法进行了改进,并通过实验说明了改进后的方法可以获得更好的拼接结果。 相似文献
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无人机影像的重叠度通常较大(60%~80%),对纠正后的正射影像进行拼接处理时,往往会产生很大的数据冗余。同时,影像越靠近边缘处变形越大,影响拼接精度。提出了一种顾及有效区域的Voronoi图的拼接线自动选取方法,基于整体构建拼接线网络,并根据影像有效区域优化拼接线,保证拼接的精度和效率。实验表明,该方法切实可行。 相似文献
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为提高无人机航摄影像快速拼接速度和精度,文章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SIFT算法;利用匹配点距离中误差进行粗差去除,获取最优RANSAC样本,得到更精确匹配点对。实验结果证明,改进策略既保证拼接的精度,又提高了拼接的效率。 相似文献
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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
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SIFT算法是基于尺度空间的特征匹配方法,该算法为每个关键点指定了方向参数,具备旋转不变性,对图像倾斜的适应性很强.本文采用SIFT算法对无人机图像提取特征点,利用欧氏距离粗匹配,通过距离中误差精匹配.在对拼接误差原因分析的基础上,提出了采用最优路径的拼接方法来降低误差. 相似文献
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4种无人机遥感影像快速拼接方法的试验分析 总被引：1，自引：0，他引：1
无人机遥感技术凭借其操作方便、灵活性高、分辨率高、投入成本低、现势性好等优势,已经成为获取遥感数据的重要方法之一。但不可否认的是,无人机遥感技术也存在影像量大、像幅小、无规律、拼接难的缺陷。因此,针对无人机遥感影像的拼接处理问题,本文通过试验对比了几种无人机遥感影像拼接方法,并对这几种拼接方法的精度以及应用范围进行了分析。 相似文献
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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
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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