含噪无人机图像拼接方法

为解决传统图像拼接方法对含噪无人机(UAV)图像的拼接存在严重图像畸变的问题,提出一种基于欧拉弹性模型与加速稳健特征(SURF)算法的含噪无人机图像拼接方法.将欧拉弹性能量模型应用在无人机图像拼接的去噪预处理环节,通过SURF算法进行特征点的提取、描述与匹配,通过随机抽样一致性(RANSAC)算法进一步去除错误的特征匹配点,运用加权平均融合算法实现对含噪无人机图像的无缝拼接.实验结果表明,相比传统拼接算法,该方法能有效实现对含噪无人机图像的拼接,消除拼接图像的畸变现象,显著改善拼接图像质量.     

全景图配准算法在虚拟课堂场景中的应用

随着图像拼接技术的发展,图像配准技术在虚拟现实课堂场景中发挥着越来越重要的作用。文章简单归纳了虚拟现实全景图拼接步骤及其核心问题;针对虚拟现实领域全景图配准算法研究现状,提出了一种基于特征点提取和频域变换(相位相关)的柱型图像配准算法,并通过实例说明了该算法在收敛速度、精度、绘制工作量方面均有不错效果;总结了图像配准算法在虚拟课堂场景中的应用价值。     

基于改进Harris-SURF的无人机图像快速拼接

无人机低空拍摄的图像具有成本低、方便快捷的优点,但也存在重叠度高、覆盖范围小等问题,需通过图像拼接来获得更大范围的图像。目前,无人机图像拼接效率不高。针对此问题,提出了一种结合Harris与SURF算法优点的改进Harris-SURF算法,并将该算法应用于无人机图像的自动配准;采用加权平滑融合算法消除亮度差异,较好地实现了无人机图像的无缝拼接。实验结果表明,该算法在效率方面较SURF算法有较大提高,对存在旋转、光照及视角变化的图像均有较好的匹配效果,实现了无人机图像的快速拼接。     

数字图像拼接技术

数字图像拼接技术在现实生活中有广泛的应用,本文阐述了图像拼接技术的要点，图像拼接技术大致可以分为图像预处理、图像配准和图像缝合三个基本步骤，我们对各步骤中所需要的各类经典算法进行了详细论述．根据实验经验，揭示了这些算法的使用范围，比较了各自的优缺点，最后对图像拼接算法的发展进行了展望．     

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。     

一种基于SIFT和改进RANSAC的稳健图像拼接算法

针对图像间因存在旋转以及采集图像时光线强度的差异等现象而导致的拼接效果不理想和拼接速度慢的问题,作者提出了一种基于SIFT和改进RANSAC的稳健图像拼接算法,具体包括SIFT特征提取、图像配准以及图像的加权平均融合等步骤。其中,该文重点研究了图像配准这一阶段,此阶段包括图像的初始匹配和精确配准两步,实验证明该拼接算法不仅可以很好的拼接存在平移、旋转、尺度缩放、视角以及光照变化的图像,而且较之传统的RANSAC算法,改进的RANSAC算法迭代次数变少了并且运行时间也减少了,拼接效率得到了明显的提高。     

基于SIFT的无人机航拍图像快速拼接技术研究

无人机航拍图像自动拼接技术可以获得宽视野、高分辨率的图像,在地图生成、军事侦察等方面具有重要的研究意义。对于特征点匹配时间较长的问题,提出一种新的图像拼接算法。通过无人飞行器获取航拍图像,采用SIFT特征提取算法提取图像的特征点,并在图像初步匹配中加入序贯相似性检测算法(SSDA算法),再根据RANSAC算法计算转换矩阵,去除误匹配的特征点对,最终完成图像拼接工作。通过实验证明,所用算法使匹配速度加快,大大缩减了运算时间,同时得到较好的无缝拼接结果图。     

基于SIFT和TPS算法的四旋翼无人机图像自动配准

针对四旋翼无人机图像姿态倾角大、图像变形明显等特点,采用尺度不变特征变换(SIFT)算法和薄板样条模型(TPS)对四旋翼无人机图像进行特征点匹配和配准实验研究,从拼接图像的目视效果和配准均方差方面比较分析了TPS模型与常用的仿射变换及多项式变换模型的图像配准效果。结果表明:在SIFT算法精确的同名点匹配下,TPS变换模型能够兼顾四旋翼无人机图像的整体刚性变形及局部的非刚性变形,无论是目视效果还是均方差定量分析,TPS变换的图像配准精度最高\,效果最好,能够满足四旋翼无人机图像的快速配准、拼接要求。     

基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法

为满足无人机航拍对图像拼接实时性和鲁棒性的要求,提出一种基于改进ORB的无人机航拍图像拼接算法。首先,特征检测引入SURF算法中的海森检测算子,解决尺度不变性问题;其次,用ORB算法进行特征描述,使其具备旋转不变性;接着采用汉明距离进行准确高效的图像特征粗匹配;然后,用KNN算法去除误差较大的匹配,缩小搜索范围,用RANSAC算法再次提纯;最后,使用泊松融合进行图像无缝融合拼接。实验表明,改进ORB算法实时性好、鲁棒性强,处理速度是SURF算法的5倍,具有抗噪性、旋转不变性和尺度不变性。     

基于SIFT和SURF图像拼接算法的改进算法

目前,图像拼接技术已经成为数字图像处理、计算机图形学和人工智能等领域的研究热点。介绍基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点的图像拼接算法和基于SURF(Speeded Up RobustFeatures)特征点的图像拼接算法,并且对这两个算法的性能做了比较,给出各自的优劣点。最后,基于这两种算法,提出一种加快图像拼接速度和质量的算法。     

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。     

一种改进的无人机影像拼接方法

SIFT算子在无人机影像拼接中有着广泛的应用,针对传统的基于SIFT的影像拼接处理速度慢的问题,通过分析原始影像与缩小影像之间单应矩阵的关系,提出了一种改进拼接速度的方法。分析了SIFT特征检测时各种参数的作用,设计了一种选择拼接参数的机制。实验结果表明,该方法可以根据影像数据的特点及应用需求设计出合适的拼接参数,有效地提高拼接速度,保证较好的拼接效果。     

基于显著图的输电线路杆塔图像拼接方法

无人机拍摄的输电线路杆塔图像分辨率高且背景复杂,基于传统特征点的拼接算法在背景中检测出大量的特征点增加了图像匹配的时间,影响了杆塔的匹配精度。针对该问题提出了一种既稳定又具有较小时间开销的输电线路杆塔图像自动拼接方法,利用改进的显著性检测算法得到杆塔图像的显著图,将图像的前景与背景分离,减少了背景对图像中杆塔拼接效果的影响;并采用基于定向的加速分割检测特征(FAST)和旋转不变性的二进制鲁棒独立元素特征(BRIEF)描述子(ORB)特征点的图像匹配算法,以提高特征点提取和匹配的速率;最后利用多尺度融合策略得到最终的拼接结果。实验结果表明,所提方法具有较好的拼接效果和拼接效率。     

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。     

海事监管中无人机航拍图像快速拼接算法

针对海事监管中航拍图像拼接生成大视场图像的时效性较低以及配准准确性不高的问题,提出了一种快速高效的无人机(UAV)航拍图像拼接算法.根据海事监管辖区航拍图像特点缩小了角点搜索范围,通过设定自适应的梯度阂值和角点响应函数阈值筛选角点,通过局部最大角点响应函数值取舍准则实现了角点均匀化分布;采用基于相位相关的模板粗匹配方法和带有特征约束的RANSAC细匹配方法求出最优变换矩阵;利用人眼的视觉特性改进传统加权平均融合算法的加权因子使图像拼接过渡自然.实验结果表明:算法具有较好的自适应性,在拼接效率和准确率上较传统算法有了很大改善.     

无人机航拍图像拼接重影消除技术研究

为了解决拼接图像中的模糊、畸形,运动物体图像拼接后会出现重影错位等问题,首先在图像配准阶段通过感知哈希值相似度量准则选取变换效果最佳的权重ωi,j来计算局部投影变换矩阵;然后利用帧间差分法和区域生长算法对差异图像中的运动物体进行分割,对差异性区域进行单采样,其他区域采用线性加权融合;最后,构建了一个用于图像拼接的航空影像数据集并进行实验。实验结果证明,该方法运行耗时增加量较小,不仅有效抑制了重叠区域出现的拼接模糊、严重畸形现象,还能消除包含运动物体图像出现的重影错位,显著提高无人机航拍图像的拼接质量。     

基于SIFT算法的图像拼接技术研究

随着人们在生产、生活过程中对获取更加优质视觉信息的要求逐步提高,图像拼接技术成为数字图像处理领域中的热点与重点研究内容。先采用SIFT这一图像特征点检测与匹配的基础算法对图像进行特征点的粗匹配,再使用RANSAC算法对特征点进行提纯,得到最优特征点。仿真试验验证了该图像拼接技术可以提高图像的拼接效果,增强算法的鲁棒性。     

一种新的基于特征区域的图像配准算法

全景拼图是近年来兴起的基于图像的绘制技术(IBR)中的一个重要研究方向。在全景视图的实现过程中,关键技术是实现重叠图像正确、平滑的无缝拼接。本文在原有图像配准技术的基础上,提出了一种新的基于特征区域的配准算法,该算法利用两幅重叠图像对应特征区域的相似性,经过特征选择、特征提取和特征匹配三个阶段,实现两幅图像的拼接。实验结果证明,该算法在拼接速度和效果方面的表现均令人满意。     

基于FPGA的无人机图像去噪与压缩算法及仿真

图像去噪与压缩是无人机完成对地观测任务中图像处理的关键步骤,其性能制约着后续图像的处理速度.提出了一种基于提升小波变换的图像去噪与压缩相融合的算法,并以FPGA为平台,采用Ver-ilog HDL编程实现.在设计过程中,优化了算法流程和乘法器结构,之后采用ModelSim软件进行仿真.仿真结果表明,在FPGA上实现该算...     

多失真混杂的无人机图像质量盲评价

目的 面向多失真混杂的图像质量盲评价问题目前仍然是计算机视觉领域具有挑战性的工作之一,无人机图像受成像条件影响混杂多类失真,图像质量的准确评价是其效能发挥的关键环节。为此,引入并改进了基于自然场景统计的距离度量评价模型,提出多失真混杂的无人机图像质量盲评价方法。方法 从图像的结构性、信息完整性和颜色性3个不同的角度研究并提取了与无人机图像质量敏感的特征因子集;以实拍标准测绘图像库为原始图像获得MVG特性参数作为度量基准解决了盲评价中缺乏训练集的问题;构建了以实飞图像为样本的无人机图像质量数据库（UAV image set）,为相关问题的研究提供数据集和评价参考。结果 针对所构建的数据库,本文算法在主客观一致性、算法运行时间上与其他算法进行了对比实验。相比较其他经典算法,本文算法的主客观一致性较高,达到了0.8以上,运行时间较快,过到1.2 s。此外本文还给出了块大小对算法影响以及单特征对图像的评价结果,证明算法选择的图像块大小和图像特征符合质量评价的需要。结论 针对无人机图像所包含的多失真构建质量评价综合模型,该模型可满足无人机图像质量需求。