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。     

基于全局拼接的航拍图像拼接算法研究

研究航拍图像的拼接问题,提高图像拼接的准确度。由于当通过航拍获取的图像中部分图像相互存在重叠区域的比例不大时,造成拼接不准确。传统的区域的图像拼接算法无法将具有较小重叠区域的图像准确拼接。为了提高航拍图像拼接的准确率,提出一种全局的图像拼接算法,通过使用SIFT算法提取图像的SIFT特征点,根据位置误差最小的原则完成两幅图像的SIFT特征点匹配,最后利用整体最优化方法对拼接结果进行优化,采用全局特征点的拼接方法,可避免传统方法只利用重叠区域灰度特征而不能准确拼接低重叠度图像的问题。实验证明,改进方法利用图像的全局信息,准确地实现图像的拼接,取得了满意的结果。     

基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法

为了更好地解决航拍图像易受光照、旋转变化、尺度变化等影响,KAZE算法实时性较差以及基于K近邻的特征匹配算法耗时较长等问题,该文提出了一种基于改进KAZE的无人机航拍图像拼接算法.该方法首先利用加速的KAZE算法提取图像的特征点,采用二进制特征描述子FREAK（Fast retina keypoint）进行特征点描述,然后使用Grid-KNN算法进行特征点粗匹配,利用随机一致性算法对匹配的特征点进一步提纯并计算几何变换模型,最后采用加权平均算法对图像进行融合.实验结果表明,该文所提算法使图像在光照变化、旋转变化及尺度变化下具有较好的性能,且处理速度较KAZE算法与K近邻特征匹配算法有较大提升,是一种稳定、精确度高、拼接效果良好的无人机航拍图像拼接方法.     

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.     

无人机图像拼接算法综述

无人机图像拼接是一个日益受到关注的研究领域,已经成为了照相绘图学、计算机图形学等研究的热点。首先给出了无人机图像拼接的一般步骤,重点归纳了三种特色鲜明的配准算法,然后简单阐述了图像融合的步骤和算法,最后通过归纳分析选定了适合无人机图像拼接的算法,并且展望了该领域的前景。     

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。     

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。     

电力巡线无人机航拍图像拼接算法

针对电力巡线无人机挂载相机的画幅过小,不能拍摄全局电力线图像等问题,提出一种基于局部特征的电力线图像拼接算法。利用AKAZE算法提取特征点和主方向;根据特征点所在尺度建立Opponent对立色彩空间和Opponent-MLDB二进制描述符;借助尽可能投影变换配准模型,对目标图像投影变换配准,加权叠加融合图像。实验表明:该算法的特征点匹配正确率比现有的匹配算法稳定性更强,拼接效果良好,无明显拼接痕迹。     

一种航拍图片拼接的算法与研究

当今社会,航拍不仅用于军事及未知领域的探索,还是人们平时用来拍摄景色和休闲的工具,随着人们对无人机航拍的使用要求越来越高,对拍摄的景区图片的覆盖面积要求也越来越高,这就使得对航拍图片的拼接要求变高,本文对航拍图片拼接的一种方法进行介绍.     

基于改进A*算法的无人机航迹规划

在无人机航迹规划问题的研究中,针对在执行飞行任务前,需要根据所经区域内已知的地形、地貌、障碍和威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制计算出飞行航迹, 并根据规划出的航迹完成飞行任务.能准确识别起始点到目标航路,提出了一种基于改进A*算法的无人机航迹规划方法,将无人机自身的性能和飞行任务结合到A*算法中去,在节点的搜索过程中解决了A*算法大空间搜索耗时多的问题.通过简单的路径消减算法去除不必要的航迹点,使得规划出来的航迹能够最大程度上满足无人机的运动特性.仿真结果表明采用的方法计算速度快并且规划达到最优性能.     

基于微型无人机影像的土地利用调查试验

针对我国中小城镇建设与发展的需求,提出了利用无人机影像开展小城镇土地利用调查的思路,并选择广西武鸣县进行了试验,制作了武鸣县县城及周边地区土地利用图。试验结果表明,利用无人机影像开展小区域的土地利用状况调查,成本低、效果好,具有良好的推广应用前景。     

基于改进算法的航拍图像匹配方法

针对无人机航拍过程中因发生机体抖动或机身倾斜而造成的拍摄图像畸变会导致匹配效率低、错误率高的问题,提出一种改进的ASIFT和RANSAC算法相结合的航拍畸变图像匹配策略。对航拍畸变图像采用ASIFT进行预处理,在关键点周围建立的内、外两个八边形邻域内构建112维描述子代替传统SIFT算法的128维描述子,再采用RANSAC算法剔除误匹配点。仿真结果显示,该方法适用于无人机航拍图像的配准,具有仿射不变性,且与传统的ASIFT+RANSAC方法相比匹配速率提高了10%~20%,正确匹配率提高了5%~10%。     

一种改进AKAZE特征和RANSAC的图像拼接算法

针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低,且传统RANSAC算法计算稳定性差的问题,提出一种结合改进AKAZE特征与RANSAC算法的图像拼接算法.利用AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点,采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点,通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进RANS...     

Image Based and Hybrid Visual Servo Control of an Unmanned Aerial Vehicle

The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) for military, scientific, and civilian sectors are increasing drastically in recent years. This study presents algorithms for the visual-servo control of an UAV, in which a quadrotor helicopter has been stabilized with visual information through the control loop. Unlike previous study that use pose estimation approach which is time consuming and subject to various errors, the visual-servo control is more reliable and fast. The method requires a camera on-board the vehicle, which is already available on various UAV systems. The UAV with a camera behaves like an eye-in-hand visual servoing system. In this study the controller was designed by using two different approaches; image based visual servo control method and hybrid visual servo control method. Various simulations are developed on Matlab, in which the quadrotor aerial vehicle has been visual-servo controlled. In order to show the effectiveness of the algorithms, experiments were performed on a model quadrotor UAV, which suggest successful performance.     

无人机网络中基于博弈模型的数据转发优化算法

无人机与有人机混合编队协同作战可提高作战效能,但需要无人机与有人机之间进行稳定的数据连接,将战场态势快速传输至有人机。为此,建立一种基于博弈论的单一价格多属性投标模型,以通信范围内邻居节点的招投标方式,将传输节点的选择过程抽象为招标模型。从节点能量属性、链路稳定性及转发角度出发,设计招投标节点的评分函数和收益模型,最终经过比较多个投标节点的质量属性和投标价格选择最佳节点完成招标节点的数据转发。通过博弈分析证明数据转发算法是激励相容的,可确保节点以真实报价参与到数据转发过程中。仿真结果表明,与GPSR算法及AMIM算法相比,该算法在保证网络能耗均衡与链路稳定性的同时,能提高网络生存时间,适用于无人机与有人机混合编队协同作战通信环境。     

基于分层思想的无人飞行器航路规划研究

在无人飞行器航路规划问题的研究中,为提高航路规划的效率和精度,针对传统遗传算法收敛速度慢、易陷入局部最优、寻优精度较差的问题,提出了一种分层思想的解决方法.首先用链接图法描述规划环境,通过采用Dijkstra算法寻找初始最优航路,并利用航路编码技术对初始航路进行优化;然后在已有的研究成果上,提出一种集混沌优化、模拟退火、遗传算法为一体的改进遗传算法(CGASA),在解决多目标多约束优化问题时取得了较好的结果;最后综合考虑飞行器的机动性能、威胁因素、飞越目标进入角度等代价的选取,利用改进遗传算法调整导航点的位置得出了满足性能要求的航路.     

基于YOLO算法的无人机航拍图像车辆目标检测系统研究

为了解决航拍图像地面车辆目标实时检测和识别的问题,引入先进的人工智能技术,设计了一种基于深度学习的无人机航拍图像车辆目标检测嵌入式GPU系统.论文首先基于YOLOv3算法实现地面车辆目标检测技术,在GPU服务器上对地面车辆目标进行离线训练,通过自学习和迭代优化网络神经元权重,得到针对特定应用场景的网络模型;然后在嵌入式...     

优化蚁群算法在无人机航路规划中的应用

研究无人机航路规划问题,采用基本蚁群算法易陷入局部最优、搜索时间长导致人机作航路规划效率低的难题.为了提高无人机航路规划效率,提高速度和系统品质特性,提出了一种基于改进蚁群算法的无人机航路规划方法.算法前期采用了保留最优解和自适应航路点选择策略对路径进行优化,使之适应大规模问题求解;后期改进了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,通过改进使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映求解的质量,有效地避免陷入局部最优,加快了收敛,提高了搜索效率.采用改进的蚁群算法对无人机任务航路进行仿真,仿真结果表明,改进方法避免了陷入局部最优,并缩短了搜索时间,航路规划效率明显提高,证明是一种有效的无人机航路优化方法,可为实际应用提供参考.