无人机影像自动拼接方法
无人机图像拼接算法的研究及实现
无人机图像拼接算法的研究及实现随着近年来无人机技术的飞速发展，无人机图像拼接技术也得到了广泛的应用。
该技术可以将无人机拍摄得到的相邻区域的图像进行拼接，生成高分辨率的全景图像，提供了一种高效的地图制作和空中监测的手段。
本文将从无人机图像拼接的原理入手，分析其算法的研究，介绍常见的图像拼接算法以及其应用场景，并在最后给出一个无人机图像拼接的实现实例。
一、无人机图像拼接原理无人机的航拍图像拼接是借助现代数字图像处理技术来实现的。
该技术需要处理大量的数据，并结合图像的特征进行定位，将相邻图像进行拼接，生成全景图像。
以下是无人机图像拼接的原理图：如图所示，相机通过对地面连续拍摄，得到多幅重叠区域较多的图像。
在无人机图像拼接中，首先需要对相机进行标定，得到相机的内外参数。
然后，根据每张拍摄的图像的特征，例如SIFT特征，计算出每幅图像的特征点。
接着，通过匹配不同图像之间的特征点，建立不同图像之间的关系。
最后，运用优化算法对关系进行优化，完成图像拼接，生成全景图像。
二、无人机图像拼接的算法研究目前，无人机图像拼接的算法主要有以下几种：1. 基于特征点匹配的无人机图像拼接算法这种算法主要的思路是在多副图像上提取一些稀有的、具有代表性的特征点。
然后根据特征点的相似程度进行匹配，得到匹配点对。
匹配点对的质量好坏非常重要，其正确率和准确度直接决定了拼接后的图像质量。
这种算法的核心是对特征点的提取和匹配两个部分的处理。
由于SIFT, SURF和ORB等算子在特征提取和匹配上有着良好的效果，因此应用广泛。
2. 基于区域分割的无人机图像拼接算法该算法主要是先将输入的拍摄图像进行区域分割，将该图像分为多个区域，然后根据区域之间的相似度，通过一系列的变换操作，将这些不同区域的图像配准后合并起来生成全景图像。
这种算法具有很好的兼容性和可扩展性，能够处理不同场景和不同光照下的图像拼接。
但是该算法也存在着一些缺陷，例如耗费计算时间比较长而导致对计算机处理性能的要求比较高。
无地面控制的无人机影像全自动快速拼接
无地面控制的无人机影像全自动快速拼接陈继溢;孙杰;张力;许彪;唐晓霏【摘要】为了满足地理国情监测、灾害应急保障需要快速响应和服务的应用需求，该文提出一种无地面控制的无人机影像全自动快速拼接方法。
该方法利用尺寸不变特征匹配和相关系数匹配获取分布均匀且高精度的像点观测，通过自由网光束法平差获取定向参数和加密点物方坐标，最后通过结合影像的色彩一致性处理和顾及重叠的面 Voronoi 图接缝线网络快速拼接获取测区影像图。
实验结果表明：所提出的方法可有效解决无人机影像的快速拼接问题，获取的影像图具有较高的拼接精度，同时色彩过渡自然。
%For the demand of geographical conditions monitoring and disaster emergency security,this paper presents an automatic and fast method for mosaicking UAV images without ground control data.First,high density match points are obtained by SIFT matching and correlation coefficient matching.Then it acquires the orientation parameters of each image and three-dimensional coordinates of the match points using bundle adjustment.After the color consistency processing,it quickly mosaick the ortho-image of the whole zone based on the seamline network automatically generated using area Voronoi diagrams with overlap.Experiments of two different kinds regions which are mountainous area and flat area show that the given method can efficiently solve the problem of fast mosaicking of UAV images with good precision and nice color consistency.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2015(000)002【总页数】5页(P26-30)【关键词】无人机影像;SIFT 匹配;自由网光束法平差;影像色彩一致性处理;快速拼接;无地面控制【作者】陈继溢;孙杰;张力;许彪;唐晓霏【作者单位】中国测绘科学研究院，北京 100830;中国测绘科学研究院，北京100830;中国测绘科学研究院，北京 100830;中国测绘科学研究院，北京 100830;湖北省测绘工程院，武汉 430074【正文语种】中文【中图分类】TP751无人机低空航测遥感具有机动快速响应、任务执行灵活、高精度影像获取等特点，已被广泛应用到地理国情监测、灾害应急保障、地形图测绘、农业、林业、电力等领域。
无人机影像的快速拼接及其误差
无人机影像的快速拼接及其误差刘庆元;刘有;邹磊;易柳城【摘要】The geographic coordinates of each correspondence point on UAV's (Unmanned aerial vehicles) image pairs are determined by the photogrammetric models of stereo image pairs and data of the DGPS/IMU (Differential GPS/Inertial measurement unit) after the correspondence points are correctly matched. The mosaic image is re-sampled and demonstrated with geographic coordinates instead of pixel coordinates. The experiments results show that the process of mosaic image can be directly adopted without projection correction with the situation of flat area. In wavy terrain, a set of UAV's image is separated into several patches to mosaic UAV's images because the projection error is big and results in error propagation impacts on estimation of geographic coordinate of a mosaic image. The accuracy and precision of geo-location of a mosaic image can be achieved as same as the image with scale of 1:25 000.%利用经过差分的DGPS数据和IMU(Inertial measurement unit)获取的外方位元素,经过影像匹配产生的同名点,获得同名点地理坐标,使各个模型在此基础上连接起来.经过影像重采样用地理坐标代替像素坐标,使拼接后的影像具有拍摄时的地理坐标.实验结果表明:平坦地区投影差较小,可以不进行投影误差改正,直接利用左右影像同名像点进行影像拼接；丘陵山区因为投影误差的影响,影像拼接的误差累积较快,此时应采用分带拼接,避免误差积累.拼接后的影像坐标与拼接精度达到了1∶2.5万比例尺影像图的精度.【期刊名称】《中国有色金属学报》【年(卷),期】2012(022)003【总页数】6页(P889-894)【关键词】UAV影像拼接;坐标转换;影像拼接误差【作者】刘庆元;刘有;邹磊;易柳城【作者单位】中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室,长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083;中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室,长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083;中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室,长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083;中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室,长沙410083;中南大学地球科学与信息物理学院,长沙410083【正文语种】中文【中图分类】P623.2随着无人机的广泛应用，各种影像和视频影像的获取更加方便和及时，但影像的及时处理和初步定位显得越来越重要。
航空照相机的全景图像拼接技术
航空照相机的全景图像拼接技术随着无人机技术的快速发展，航空照相机作为无人机上的重要组成部分，越来越被广泛应用于航空摄影、地理测绘、农业科学等领域。
而其中一项关键技术——航空照相机的全景图像拼接技术，则成为了许多专业摄影师和测绘工作者所关注和探索的重点。
全景图像拼接技术是指将多幅局部重叠的照片通过计算机算法进行自动拼接，生成一幅无缝衔接的大尺寸全景图像的过程。
这项技术的发展，使得我们可以更好地捕捉和保存大范围的景观，更准确地记录和表达真实世界的细节和信息。
航空照相机的全景图像拼接技术的关键在于如何实现照片之间的准确定位和重叠区域的自动识别。
在航空摄影中，由于无人机在拍摄过程中会发生姿态变化和高度变化，这就造成了照片之间的尺度差异和视角变化，在进行图像拼接时增加了一定的难度。
为了解决这一问题，研究人员提出了多种算法和方法。
其中，图像特征点匹配是一种常用的方法。
该方法通过寻找图像中的关键点，并计算关键点的描述子，然后通过匹配关键点和描述子来找到对应的点，从而实现图像的对齐和融合。
此外，还可以利用传感器数据、GPS信息和惯性导航系统等，提高航空照相机姿态、位姿的估计精度，进一步优化图像拼接的结果。
除了关键点匹配，多图像融合算法也是实现航空照相机全景图像拼接的重要手段之一。
该算法通过对多幅图像进行颜色、亮度、对比度等方面的调整，使得图像在拼接后具有一致的外观。
同时，还可以采用多重融合方法，将不同的图像特征和信息进行优化和融合，从而得到更准确的全景图像。
除了技术点的研究，航空照相机全景图像拼接技术的发展还需要考虑到实际应用中的需求和使用场景。
例如，对于航空摄影来说，拼接后的全景图像对于地理测绘、城市规划、农业科学等领域的应用至关重要。
因此，算法的稳定性、拼接效果的准确性和高效性等方面都需要进行综合考虑。
此外，在航空照相机全景图像拼接技术的研究和应用过程中，还需要关注数据的存储和处理。
航空照片的体积通常很大，因此如何高效地存储、传输和处理这些数据，也是一个需要解决的问题。
无人机航摄图像处理的方法与软件介绍
无人机航摄图像处理的方法与软件介绍无人机航摄技术是一项快速发展的领域，它利用无人机携带载荷完成空中摄影测量任务。
尤其是无人机航摄图像处理方法和软件的应用，为地理信息系统、城市规划、农业资源管理等领域提供了便捷高效的数据支持。
本文将介绍无人机航摄图像处理的一些常用方法以及相关的软件。
一、无人机航摄图像处理方法1. 全自动匹配与拼接全自动匹配与拼接是无人机航摄图像处理的基础方法之一。
该方法通过计算机视觉技术，自动识别和匹配航摄图像中的特征点，并将其拼接成为完整的地图或景观。
常用的算法包括SIFT、SURF等，它们能够快速准确地进行特征点匹配和图像拼接，大大提高了图像处理效率和精度。
2. 三维重建与测量无人机航摄图像的特点是多角度、多视角，因此可以通过三维重建与测量方法，生成高精度的三维模型。
这种方法一般包括点云生成、三维模型生成和纹理贴图等步骤。
常用的软件有Pix4D、Agisoft等，它们能够自动提取出点云信息，并基于点云生成三维模型，可用于建筑、地形、农田等领域的测量与分析。
3. 遥感影像分类与分析无人机航摄图像处理不仅可以生成三维模型，还可以进行遥感影像分类与分析。
通过将航摄图像与遥感技术相结合，可以获取地表覆盖信息、植被指数、水域提取等数据。
这对于地理信息系统、城市规划、农业资源管理等领域具有重要意义。
二、无人机航摄图像处理软件介绍1. Pix4DPix4D是一款功能强大的无人机航摄图像处理软件。
该软件可以自动识别特征点并进行图像拼接，生成高精度的三维模型。
此外，Pix4D还提供了遥感影像分类与分析的功能，可以方便地获取地表覆盖信息和植被指数等数据。
2. Agisoft MetashapeAgisoft Metashape是另一款常用的无人机航摄图像处理软件。
它具有强大的三维重建和测量能力，可以生成高精度的三维模型，并提供了纹理贴图功能。
此外，Agisoft Metashape还支持多种数据格式的导入和导出，方便与其他软件进行数据共享和交流。
无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程(精编文档).doc
【最新整理，下载后即可编辑】无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程摘要：本文主要介绍一款无人机航片后期处理软件——Agisoft Photoscan，手把手教你完成航片正射影像拼接、生成DEM。
PhotoScan是一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件。
使用时无需设置初始值，无需相机检校，利用最新的多视图影像三维重建技术，就可以对具有影像重叠的照片进行处理，也可以通过给予的控制点生成真实坐标的三维模型。
无论是航拍影像还是高分辨率数码相机拍摄的影像都可以使用这个软件进行处理。
整个工作流程无论是影像定向还是三维模型重建过程都是完全自动化的。
PhotoScan可生成高分辨率真正射影像和带精细色彩纹理的DEM模型。
使用控制点可达5cm精度。
完全自动化的工作流程，即使非专业人员也可以在一台电脑上处理成百上千张航拍影像，生成专业级别的摄影测量数据。
航片拼接软件有很多，之前我们使用过Pix4D、Global mapper、EasyUAV、Photoscan，几款软件用下来，无论是操作流程，还是出图效果和速度，Photoscan的表现都要好于其他几款。
Photoscan是俄罗斯的东西，正版价格4万左右，但是提供30天全功能试用。
对电脑硬件的依赖也比其他要低。
很多人在用的Pix4DMapper是瑞士一家公司的产品，功能上和Photoscan大同小异，但是正版价格可以买2套Photoscan了，而且使用下来，感觉对电脑的要求比Photoscan高不少，16G内存的电脑频频弹窗警告。
PhotoScan优势盘点：支持倾斜影像、多源影像、多光谱影像的自动空三处理支持多航高、多分辨率影像等各类影像的自动空三处理具有影像掩模添加、畸变去除等功能能够顺利处理非常规的航线数据或包含航摄漏洞的数据支持多核、多线程CPU运算，支持CPU加速运算支持数据分块拆分处理，高效快速地处理大数据操作简单，容易掌握处理速度快不足：缺少正射影像编辑修改功能缺少点云环境下量测功能功能介绍：1.软件安装（安装大概15分钟）官网下载软件，安装。
环视拼接算法
环视拼接算法
环视拼接算法主要应用于自动驾驶或无人机等领域，以实现360度全方位
的视角拼接。
以下是环视拼接算法的一般步骤：
1. 标定：对摄像头进行标定，获取相机的内参和外参。
内参包括焦距、畸变系数等，外参包括旋转矩阵和平移向量等。
2. 图像采集：使用多个摄像头从不同角度采集车辆周围环境的图像。
3. 特征提取：对每个摄像头采集的图像进行特征提取，例如角点、边缘、纹理等。
4. 特征匹配：将相邻摄像头采集的图像进行特征匹配，找到相同特征的像素点。
5. 拼接融合：根据特征匹配的结果，将相邻摄像头采集的图像进行拼接融合，形成完整的360度全景图像。
6. 稳定性检查：对拼接后的全景图像进行稳定性检查，排除异常的拼接结果。
7. 渲染输出：将稳定性检查后的全景图像进行渲染输出，可以在显示屏或自动驾驶系统中使用。
需要注意的是，环视拼接算法在实际应用中还需要考虑一些其他因素，例如光照变化、阴影、遮挡等。
因此，需要根据具体情况对算法进行优化和调整。
无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程
无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程摘要：本文主要介绍一款无人机航片后期处理软件——Agisoft Photoscan，手把手教你完成航片正射影像拼接、生成DEM。
PhotoScan是一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件。
使用时无需设置初始值，无需相机检校，利用最新的多视图影像三维重建技术，就可以对具有影像重叠的照片进行处理，也可以通过给予的控制点生成真实坐标的三维模型。
无论是航拍影像还是高分辨率数码相机拍摄的影像都可以使用这个软件进行处理。
整个工作流程无论是影像定向还是三维模型重建过程都是完全自动化的。
PhotoScan可生成高分辨率真正射影像和带精细色彩纹理的DEM模型。
使用控制点可达5cm精度。
完全自动化的工作流程，即使非专业人员也可以在一台电脑上处理成百上千张航拍影像，生成专业级别的摄影测量数据。
航片拼接软件有很多，之前我们使用过Pix4D、Global mapper、EasyUAV、Photoscan，几款软件用下来，无论是操作流程，还是出图效果和速度，Photoscan 的表现都要好于其他几款。
Photoscan是俄罗斯的东西，正版价格4万左右，但是提供30天全功能试用。
对电脑硬件的依赖也比其他要低。
很多人在用的Pix4DMapper是瑞士一家公司的产品，功能上和Photoscan大同小异，但是正版价格可以买2套Photoscan了，而且使用下来，感觉对电脑的要求比Photoscan高不少，16G内存的电脑频频弹窗警告。
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无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程
无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程摘要：本文主要介绍一款无人机航片后期处理软件——Agisoft Photoscan，手把手教你完成航片正射影像拼接、生成DEM。
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航片拼接软件有很多，之前我们使用过Pix4D、Global mapper、EasyUAV、Photoscan，几款软件用下来，无论是操作流程，还是出图效果和速度，Photoscan的表现都要好于其他几款。
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大规模无人机图像并行拼接方法
大规模无人机图像并行拼接方法随着无人机技术的快速发展，大规模无人机图像的拍摄和处理成为了一个越来越重要的课题。
传统的图像拼接方法无法很好地应对大规模无人机图像的处理需求，因此，研究并开发高效准确的大规模无人机图像并行拼接方法具有重要的意义。
本文将介绍一种基于并行计算的大规模无人机图像拼接方法，以提高图像处理的效率和准确性。
一、概述大规模无人机图像包含大量高分辨率的图像，传统的串行计算方法处理这些图像需要耗费大量时间和计算资源。
因此，采用并行计算的方法可以有效提高图像处理的效率。
本文提出的大规模无人机图像并行拼接方法基于分块处理和GPU加速，并结合相关算法进行图像匹配和拼接，以实现高效准确的图像拼接。
二、方法描述1. 数据准备首先，需要将大规模无人机图像分块，将每个分块的图像单独加载到内存中进行处理。
通过分块加载，可以降低内存的使用量，并且方便后续的并行处理。
2. 并行计算本文采用图像处理中常用的GPU加速技术，将图像匹配和拼接的计算任务分配给多个GPU核心进行并行计算。
GPU的并行计算能力强大，可以同时处理多个图像块，大大提高图像处理的效率。
3. 图像匹配在图像匹配阶段，使用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法进行特征提取和匹配。
由于大规模无人机图像存在大量的特征点，可以通过并行计算加速特征点的提取和匹配过程。
通过匹配算法可以得到每个图像块的匹配点集合。
4. 图像拼接根据得到的匹配点集合，使用RANSAC（RANdom SAmple Consensus）算法进行图像拼接。
RANSAC算法能够排除错误匹配点，提高图像拼接的准确性。
同时，通过并行计算可以加速RANSAC算法的执行，从而缩短图像拼接的时间。
5. 图像优化在图像拼接完成后，可以进行一些图像优化操作，如色彩校正、边缘平滑等，以进一步提升图像质量和观感。
三、实验与结果本文采用具有多个GPU核心的计算机进行实验，使用大规模无人机图像数据集进行测试。
无人机低空遥感影像的自动拼接技术研究
文章 编 号 ：０ ６ ２ １ （０２ ｏ — ０ １— Ｏ １０ － ６ ０ ２ １ ） ２ ｏ ４ ５
无 人 机低 空遥 感 影 像 的 自动 拼 接 技术 研 究
尚 海兴， 黄文钰
（ 中国水 电顾 问集 团西北勘 测设计 研 究院工程 测绘 公 司 ， 西安
ｍ ｔ ｌ ｖ ｗｊｉｔ ｇｏ ｉａｅ ｅｓｒｄｒｇ ｎｃｎｂ ａ ｚｄ ａｃｆ ｌ ｉ ｎｉ ｆｍ ｇｓ ｎｍ ａｕｅ ｉ ａ ｅｒｌ ｅ． ｉ ｕ—ｅ ｏ ｎ ｉ ｅｏ ｅｉ
Ｋｅ ｏ ｄ ： ｅ ｏｅｓｎｉｇｉａｅ ｋｎａ ｌ ｖｌ Ｕ Ｆｏ ｅ ｔｒ ｆｌ ｖ ｗｊｉｔ ｇ ｙｗ ｒｓ Ｒ ｍ ｔ ｅ ｓ ｇｓ ａｅ ｔｏ ｌ ｅ；Ｓ Ｒ ｐｒ ｏ； ｕ － ｉ ｎｉ ｎ ｍ ｔ ｗ ｅ ａ ｌ ｅ ｏ ｎ
定义 为 ：
厂 — —— —— —— —— —一
１ ）构建 尺度 空 间 ， 极值 点检 测 。采用 逐 层放 大 的近似 高斯滤 波 器对输 入影 像 的积分 图像 进行 卷积
操作 ， 取金 字塔 影 像 。计 算 Ｈ ｓ ａ 获 ｅｓ ｎ矩 阵行 列 式 ， ｉ 得 到特 征点 响应 值 。通 过 非 极 大 抑制 ， 尺 度 空 间 对
ｃ ｃ ｔ ｎ ｍｅｈ ｓｗ ｔ ｔｂ ｅ ａ ｄ ｈｇ － ｒ ｃｓ ｎ ｆ ａｕ ｅ ，ｅ ａ ｌ ｇ ｔ ｅ ｌ ｅ ｑ ｉｋ ｍａｃ ｉ ｇｏ ｇ ｅ ａ ｅ ｔｌｗ ｌｖ １ ｎ ｔ ｉ ｐ — ｌ ａ ￣ａｉ ｔｏ ｉ ｉ ｓａ ｌ ｎ ｉｈ ｐ ｅ ｉ ｏ ｅ ｔ ｒ ｓ ｎ ｉ ｒａ ｉ ｕ ｃ ｔｈｎ ｆ ｍａ ｓｔｋ ｎａ ｏ ｅ ．Ｉ ｈｓ ａ ｏ ｄ ｈ ｉ ｂ ｎ ｏ ｚ ｉ ｅ
无人机航拍中的图像拼接算法分析
无人机航拍中的图像拼接算法分析近年来，随着无人机技术的快速发展，无人机航拍成为了越来越受欢迎的方式来获取地面高分辨率的图像数据。
在实际应用中，无人机航拍通常会产生大量的图像数据，如何高效地对这些图像进行拼接成为了一个重要的问题。
本文将对无人机航拍中常用的图像拼接算法进行分析和讨论。
首先，图像拼接的目标是将多个部分重叠的图像拼接成一张无缝的全景图。
为了实现这个目标，需要解决以下几个主要问题：特征提取、特征匹配和图像融合。
特征提取是图像拼接算法的第一步，其目的是从每一张图像中提取出一些具有代表性的特征点。
这些特征点应该具备一些重要的性质，如在图像中具有较高的对比度，对图像变形具有较高的鲁棒性等。
在无人机航拍中，由于拍摄角度和光照条件的变化，图像中的特征点分布并不均匀。
因此，选择合适的特征提取算法对于图像拼接的成功至关重要。
常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征转换）和SURF（速度ed 特征转换）等。
特征匹配是图像拼接算法的关键一环，其目的是找到多个图像之间相对应的关键点。
在特征匹配过程中，需要解决的问题是如何确定两幅图像中的特征点是否匹配，即如何衡量两个特征点之间的相似度。
这一问题的解决方法有很多，其中一种常用的方法是计算特征点之间的距离并设定一个合适的阈值来进行匹配。
此外，还可以使用一些几何约束条件，如基础矩阵或单应矩阵等，来进一步筛选匹配点对。
特征匹配的准确性和鲁棒性对于图像拼接的质量有着重要影响。
图像融合是图像拼接的最后一步，其目的是将匹配好的图像进行平滑过渡和拼接，使得最终得到的全景图具有较高的视觉效果。
在图像融合过程中，需要解决的问题是如何将多幅图像进行平滑过渡，使得拼接处的边界不明显。
常用的图像融合算法包括基于像素值混合的线性融合算法和基于图像加权平均的多重分辨率融合算法等。
这些算法通过对图像进行处理，使拼接处的过渡更加自然，同时减少拼接引起的不连续现象。
除了上述的三个基本步骤，还有一些其他的技术可以用于提升图像拼接算法的效果。
面向无人机水域影像的自动拼接方法
面向无人机水域影像的自动拼接方法
王雅萍;陈宜金;谢东海;吴俣
【期刊名称】《长江科学院院报》
【年(卷),期】2014(031)005
【摘要】基于无人机航拍的水域影像,研究了该类影像的自动拼接方法.针对水域与陆地共存的影像(水域面积占比例较大,影像灰度值较小),利用SIFT和Harris算子共同提取特征点,再用RANSAC算法对错误匹配进行筛选,从而完成图像拼接.针对影像内容完全是水域的情况,利用无人机携带的POS定向数据辅助图像拼接.最后,以近海面油污监测的实例,阐述了本研究在无人机水资源监测和应急救灾中的实际应用价值.
【总页数】5页(P92-96)
【作者】王雅萍;陈宜金;谢东海;吴俣
【作者单位】中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094
【正文语种】中文
【中图分类】P23;TV211.1
【相关文献】
1.大旋角无人机影像全自动拼接方法研究 [J], 胡庆武;艾明耀;殷万玲;袁辉
2.无人机影像自动拼接方法 [J], 陈宏敏;杨朝辉
3.基于三维重建的大区域无人机影像全自动拼接方法 [J], 邹松;唐娉;胡昌苗;单小军
4.基于无人机影像的面向对象建筑物结构分级提取方法研究 [J], 杜浩国;张方浩;卢永坤;曹彦波;邓树荣;和仕芳;张原硕;徐俊祖
5.一种基于特征点的无人机影像自动拼接方法 [J], 鲁恒;李永树;何敬;陈强;任志明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
航拍图像序列自动拼接技术讲解
1 航拍图像序列自动拼接技术与地图重建航拍图像序列自动拼接是指将一组内容上相关的航拍图像自动拼接为一幅能够更为全面描述场景内容的全景图像的过程。
鉴于视觉系统中存在的分辨率与视场范围之间的固有矛盾，为了保证较高的分辨率，单幅的航拍图像对应的场景区域通常较小，不利于准确、全面地观察和分析地面场景。
而航拍图像自动拼接技术正是解决这一问题的有效途径。
航拍图像拼接主要包括配准和镶嵌两个步骤，其中的核心是图像配准。
人们已经提出了很多配准方法，如灰度相关法、相位相关法、基于特征的方法等。
其中，基于特征的方法首先在两幅输入图像中分别提取具有不变性的特征点，然后通过搜索比较得到一组匹配的特征点对，并利用这些特征对之间的对应关系估计出全局变换参数，最后借助估算出的变换模型将两幅图像校正到同一平面上，从而实现配准。
相对于其他方法，基于特征的配准方法能够容忍更大的图像差异，有助于获取稳定的配准结果。
基于特征的配准方法主要有三个步骤：提取特征点、搜索匹配点和计算转换矩阵。
1.1 坐标系统在图像采集过程中需要将客观世界的3D 场景投影到摄像机的2D 像平面上，这个投影可以用成像变换来描述。
成像变换涉及到不同坐标系之间的变换，考虑到图像采集的最终结果是要得到计算机能够处理的数字图像，这里介绍一下对3D 空间景物成像时所涉及到的坐标系统。
(1)世界坐标系也称真实或现实世界坐标系统XYZ ，表示场景点在客观世界的绝对坐标(所以也称为客观世界坐标系统)。
一般的3D 空间场景都是用这个坐标系统来表示的。
(2)摄像机坐标系以摄像机(观察者)为中心制定的坐标系统xyz ，将场景点表示成以观察者为中心的数据形式，一般常取摄像机的光轴为Z 轴。
因为在场景中也许有多个摄像机，而每个摄像机都会有自己的坐标系。
在许多情况下，图像平面坐标系是摄像机坐标系的一部分。
根据透视投影公式可建立图像坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系式：c c cf x y z x y == （3－5）用矩阵形式表示为：00000010101c c c cx x f y z y f z ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （3－6）(3)像素坐标是用来表示图像阵列中图像像素位置的坐标，它也称图像阵列坐标或网格坐标。
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（ 或 中心投 影关 系 ） ，使 中心 投 影射 线 发生弯 曲 。
＝ 一ｘ ｏ ） （ ｋ ｌ 。 ＋ 。 ｒ ） ＋ ｆ ， 。 ＋２ （ ｘ一 ｏ ） 。 ｊ
＝
此 种 方 法 能够 自动 计 算 出相 邻 两 张待 拼接 图像 的影 畸 变差 的 改正 公式 为 ：
２影 像预 处理
２ ． １影像 匀光
（ ２ ）
式中，
是像 元 点的坐 标 ； ｘ ｏ ， ｙ ｏ 为像主 点 坐标 ； Ａ ｘ ，
为 了消 除 影ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 在 色 彩 上 的差 异 ，需要 对 影 像进 行 色彩 平 衡处 理 ， 即匀 光处 理 。 本 文 采用基 于 Ｗ ａ ｌ ｌ ｉ Ｓ 滤 波器 的匀光 处理 方法 。Ｗ ａ ｌ ｌ ｉ ｓ滤波 器 的一般 形 式
（ ｙ—Ｙ １ ｏ ） ＠ｊ 。 ＋ ： ） ＋ｐ ２ ＋２ （ —ｙ ｏ ） ＝ １
定 程 度 的拉 伸 、扭 曲 、移 位 等 畸 变 情 况 ， 以 Ｉ Ｄ Ｌ ＋２ ｐ ｚ （ ｘ — 。 ） 《 — Ｙ ｏ ） ＋ 一 Ｄ ） ÷筘 Ｏ 一 ） ｐ ： 一ｘ 。 ） （ ，一ｙ ｏ ）＋ 一 。 ） ＋ Ｏ 一３ ） （ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｄ ａ ｔ ａ Ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ交互式数据语言 ） ＋２ 为开 发工 具 ，实现 了该 方法 并用 实例 验证 其有 效性 。
（１ ）
子；
其 实现 步 骤为 ：
我们 通 过 使 用 牛顿 迭 代法 求 解 二 元高 阶 方程 组
（ １ ） 将 影 像 进 行分 块 处 理 ，分 解 成 若干 块 互 不 重 的方 法 获 得 畸变 前 的投 影 坐 标 ， 以此 来 纠 正影像 的 叠 的矩形 区域 。 （ ２ ） 计算 各矩 形 区域 的灰度 均 值和 方差 。 畸变 ； 是Ｃ Ｃ Ｄ 阵 列排 列非 正交性 的畸变 系数 。
到 ，并 计算 出所 有像 素新 的灰度值 。 无 人 机 在 飞 行 时很 容 易 受到 低 空气 流 的影 响 ，
近 年 来 ， 随着 无 人机 技 术 的 不 断发 展 ，无人 机 ２ ． ２畸 变纠正 摄 影 测量 技 术 成 为一 种 吸 引众 多 领域 日益 关 注 、采 用 的几 何信 息 分析 提取 和模 型制 作 的有 力工 具 ， 但 导致 产 生空 中姿 态不稳 定 、摄 影视 角 不 固定等 问题 。 无 人 机 受其 飞 行 航 高和 所 搭 载相 机 的 限制 ，在低 空 这样 就 使 得其 拍 摄 的 影像 畸变 程 度 很大 ，没 有 办法 拍 摄 的单 幅影 像 往 往覆 盖 范 围有 限 ，而 在 应 用 过程 直接 用 于 后 续 的处 理 。所 以 ，应 该 先 对其 进 行 影像 中 ， 当研 究 区域 处 于 几幅 影 像 的 交界 处 或研 究区 域 纠 正 ，使 图像 中各 个 像 素 点 的几 何 关系 能 够 回到 相
为 ：
ｇ （ 蕾ｊ － ）＝ 墅 ＋ｂ ｍ ｆ＋（ １一彝 ）
‘ 苫
△ ｖ 为像 主 点改 正值 ；
ｒ ：、
ｏ ） —— ＋ — ０ ￣ —— Ｙ ｏ 一 ） ２ ； ｋ Ｊ ， 为径 向畸变系数 ；
Ｐ ， ， 为切 向畸变 系 数 ； 为像 素 的 非 正方 形 比例 因
量 原 理 ，提 出 了一 种 基 于 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ｓ 角 点检 测 算 法和 实 际 景 物 在 全 视 场 范 围 内严 格 满 足 针 孔 成 像 模 型
Ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ鲁棒 分 析算 法 的全航 带影 像拼 接递 归 方法 。 像 重 叠度 ，并 利用 递 归 思想 在 无 人干 预 的 情 况下 完 成 多 张单 幅 影 像 的拼 接 工 作 ，允 许 目标 影 像 存在 一
２ ． ３序列影像 递归模型建立 （ １ ） 首 先 需 定 义一 个 用于 存 储 影像 信 息 的 结构 体 （ ３ ） 灰度 均值 的 目标 值应 设置 为 １ ２ ７ ， 灰 度方 差 的 目标值 应 设置 为 ４ ０ — ７ ０之 间 的数 值 ，然 后 计算 出各 数 组 ，按 照无 人 机 的 飞行 方 向对 每 一种 序 列 影像 进 行编 号 。该 结构 体包含 如 下 内容 ： 区域 的 Ｗ ａ ｌ ｌ ｉ ｓ滤 波器 的乘 性系 数和 加性 系 数 。 序 列影 像 （ 影像 号 ） ｛ 影像 波 段数 ，影像 的缩 放 （ ４ ） 由于各 矩 形 区域 互 不 重 叠 ，所 以影像 中任 一
很 大 ， 需要 多 幅影 像 覆 盖 时 ，影像 的拼 接 也 必不 可 对 正确 的状 态下 。 影像 的几 何 畸变 是 指 在 图像 平 面上 图像 点 在几 少 。
笔 者 综 合现 有 理 论研 究基 础 和现 代 数 字 摄 影测 何位 置 上 的误 差 ，从 而造 成成 像 系 统不 能使 图像 与
２ ２ 技术 交 流
测 绘技 术 装备
第 １ ５卷
２ ０ １ ３年第 ３期
无人机 影像 自动拼接方法
陈宏 敏 杨朝 辉
（ 苏 州科 技学 院环 境工 程 与科 学学 院
摘
江 苏苏 州
２ １ ５ ０ ０ ９ ）
要： 针对基 于无人机 平 台的摄 影特点 ， 使用 Ｗ ａ １ １ ｉ ｓ 滤波器进 行影 像 匀光 ， 并结合 Ｈ ａ ｒ ｒ ｉ ８ 算子及 Ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ
算法的优 良特性， 提 出了一种基 于递 归思想的影像拼接方法 。 通过对 目 标影像组批量处理 ， 建立统一的 坐标 系统及 信息存储结构 ，实现 自 动 的全航 带影像拼接 功能。并通过应用 实例验证 了该方法的有效性 。
关键词 ：无人机 递归 影像拼接 Ｒ ａ ｎ ｓ ａ ｃ
１ 引言