无人机航摄视频的全景拼接算法

发布时间：2024-07-07 02:55

　　针对无人机在灾害区域应用时单张无人机影像往往无法覆盖整个受灾地区,而生成正射影像拼接又需要耗费大量时间的问题,对无人机视频全景拼接算法进行了研究,总结出一套快速生产巡检区域全景图像的流程和方法,并进行了实验验证。实验证明结果可靠,可达到准实时的速度,应对紧急情况的适应性强,可用于各种灾害区域的全景图像生产。

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【部分图文】：

图3RANSAC算法示意图

在匹配成功的特征点中，存在一部分误匹配点，它们会影响接下来透视变换矩阵的解算。本文采用随机采样一致性算法既RANSAC算法(RandomSampleConsensus)进行误匹配点的剔除。RANSAC算法示意图如图3所示。RANSAC算法的基本原理如下，以一个直线拟合的例子进....

图4拼接过程展示图

拼接过程中未进行地理校正，所以图像朝向没有地理参考，图4中展示的是拼接进行到30s左右时的拼接效果。本次实验拼接用时长为52.96s，拼接结果如图5所示。考虑到实验视频分辨率较高，原视频时长为1min10s,52.96s的拼接时长可以接受。

图5无人机航摄视频拼接结果示意图

由图5可以看出，色差经过处理后整图的色彩较为饱满，对比度明显，信息量丰富。由于拼接的累计误差造成了行带偏离，拼接结果中的某些道路和建筑出现了一定程度的断层和错位现象，还需要进一步的改进和优化。5结束语

图1SIFT特征描述符生成过程

5)特征描述符生成。1.2特征匹配

本文编号：4003044