基于ORB特征的无人机遥感图像拼接技术研究

发布时间：2020-02-16 14:04

【摘要】：图像拼接是指通过对现实中同一场景采集得到的多幅图像,通过特定变换而拼接成一幅完整图像的过程。近年来,图像拼接技术在医学图像处理、计算机视觉、遥感图像处理、虚拟现实技术等领域都得到了广泛的应用,特别是随着无人机技术的飞速发展,无人机遥感图像拼接已经成为近年来研究的热点。本文首先介绍了图像拼接的基本流程,包括图像的获取、图像配准和图像融合。然后针对传统的SIFT、SURF算法运行速度较慢、不适合处理实时性要求较高的无人机遥感图像的缺点,提出了一种基于ORB特征的快速遥感图像拼接改进算法。在关键的配准阶段,首先进行特征点的检测,根据ORB特征提取快速得到特征点和特征描述。其次,提出了基于K最近邻(KNN)和随机取样一致性算法(RANSAC)的两步匹配算法。该方法先采用基于K-d树的搜索策略进行特征点对的粗匹配,然后RANSAC算法进行精匹配,消除误匹配点,得到配准好的图像。针对无人机连续拍摄,光照强度可能迅速变化,继而引起图像间色差不同的问题,直接融合拼接后重叠区域会存在明显的模糊、拼接重影错位现象,本文提出了一种改进的拉普拉斯金字塔融合方法,该方法能有效地消除拼接重影错位现象,使得图像能够平滑过渡,实现图像的无缝拼接。实验根据拍摄高度、地物类型不同分成三种典型类型,分别与SIFT算法、SURF算法进行实验对比。结果表明,本文算法在保证匹配精度的基础上,处理速度较经典的SURF算法提高了20倍,较SIFT算法提高了41倍。
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP751

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本文编号：2580125