【CN109829853A】一种无人机航拍图像拼接方法【专利】
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S3 .1 .1:以FAST特征点为中心,构建不同半径的同心圆,在每个同心圆上获取一定数目 的 等间隔采样点 ,以 采样点为中心 ,δ为方差进行高斯滤波 ,滤波半径的 大小与高斯方差的 大小成正比 ,最终得到N个经过高斯滤波平滑后的采样点 ;
S3 .1 .2:N个采样点两两组合,共有N(N-1)/2种组合方式,将所有组合方式的集合称作 采样点对,用集合A={(pi ,pj)∈R2×R2|i<N∧j<i∧i ,j∈N}表示,其中像素点分别是I(pi , σi)、I(pj ,σj) ,σ表示尺度,R为采样同心圆的半径,用g(pi ,pj)表示FAST特征点局部梯度集 合,则有:
(74)专利代理机构 成都弘毅天承知识产权代理 有限公司 51230
代理人 李春芳
(51)Int .Cl . G06T 3/40(2006 .01) G06T 7/33(2017 .01) G06F 17/16(2006 .01)
( 54 )发明 名称 一种无人机航拍图像拼接方法
( 57 )摘要 本发明公开了一种无人机航拍图像拼接方
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910046773 .6
(22)申请日 2019 .01 .18
(71)申请人 电子科技大学 地址 611731 四川省成都市高新区(西区) 西源大道2006号
(72)发明人 彭真明 汪春宇 蒲恬 张明英 何艳敏 赵学功 杨春平 秦飞义 李嘉荣 张文超 程晓彬
法 ,涉及图 像处理技术领域 ,本发明包括如下步 骤 :S1 :输入两幅 待拼接的 无人机航 拍图 像分 别 作为参考图 像和待配准图 像 ;S2 :运 用FAST特征 点检测算法对参考图像和待配准图像进行处理 , 得到参考图 像和待配准图 像的 FAST特征点 ;S3 : 提取参考图像和待配准图像FAST特征点处的 BRISK特征及FREAK特征;S4:利用HAMMING距离度 量准则和BF搜索策略分别匹配BRISK特征及 FREAK特征 ,得到M个最优的特征点对 ;S5 :利用 RANSAC算法对特征点对进行筛选,计算得到特征 点对之间的坐标变换矩阵 ;S6:利用坐标变换矩 阵对待配准图像进行坐标变换,使之与参考图像 进行 加权融合 ,得到拼接后的图 像 ,本发明具有 效率高、鲁棒性强、拼接结果准确的优点。
S2 .2:对灰度值之差进行判断,若至少有连续的
个灰度值之差的绝对值超过预
设的阈值 ,则该像素点为FAST特征点 ,然后利 用非极大值抑制算法去除 多余的 FAST特征点 后,得到参考图像和待配准图像的FAST特征点。
3 .根据权利要求1所述的一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,所述S3中提取参 考图像和待配准图像FAST特征点处的BRISK特征,具体为:
其中,
表示经过旋转α角度后的新的采样点,由此便得到512Bit的BRISK特征。
4 .根据权利要求1所述的一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,所述S3中提取参 考图像和待配准图像FAST特征点处的FREAK特征,具体为:
S3 .2 .1:FREAK特征是用二进制串对FAST特征点进行描述,表示为:
其中 ,Pa是每个FAST特征点对应的采样点对 ,n表示期望的二进制编码长度 ,τ1和τ2分别
表示采样点对的前一个采样点和后一个采样点, 和
表示采样点经过高斯模糊
后的灰度值; S3 .2 .2:建立矩阵D,矩阵D的每一行是一个FAST特征点对应的N位二进制编码,根据矩
阵D各列的方差由大到小进行排序,取前512列作为FREAK特征二进制描述符。 5 .根据权利要求1所述的一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,所述S4中最优的
特征点对为30个,利用HAMMING距离度量准则分别对参考图像与待配准图像的BRISK特征和 FREAK特征进行匹配,各选出其中HAMMING距离最短的前15对特征点,组成30对最优特征点 对。
(10)申请公布号 CN 109829853 A (43)申请公布日 2019.05.31
权利109829853 A
CN 109829853 A
权 利 要 求 书
1/3 页
1 .一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,包括如下步骤: S1:输入两幅待拼接的无人机航拍图像分别作为参考图像和待配准图像; S2 :运 用FAST特征点检测算法对参考图 像 和待配准图 像进行处理 ,分 别得到参考图 像 和待配准图像的FAST特征点; S3:分别提取参考图像和待配准图像FAST特征点处的BRISK特征及FREAK特征; S4:利用HAMMING距离度量准则以及BF搜索策略分别对参考图像和待配准图像的BRISK 特征及FREAK特征进行匹配,得到M个最优的特征点对; S5 :利用RANSAC算法对特征点对进行筛选 ,计算得到特征点对之间的坐标变换矩阵 ; S6:利用坐标变换矩阵对待配准图像进行坐标变换,使之与参考图像进行加权融合,得 到拼接后的图像。 2 .根据权利要求1所述的一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,所述S2具体包括 如下步骤: S2 .1:针对参考图像和待配准图像上的每个像素点,计算其与周围z×z邻域内,以该像 素点为圆心,半径为r的圆周上的w个像素点的灰度值之差;
则短距离点对子集:
长距离点对子集: 其中,δmax=9 .75t,δmin=13 .67t,t是FAST特征点所在的尺度; S3 .1 .3:计算FAST特征点的方向:
2
CN 109829853 A
权 利 要 求 书
2/3 页
α=arctan2(gy ,gx) 其中,||L||是长距离点对子集的个数; 然后将该FAST特征点 周围的 采样区域旋转到主方向 ,得到新的 采样区域 ,再重复执行 S3 .1 .1到S3 .1 .3,直至采样结束; S3 .1 .4:BRISK特征是二进制的特征,由采样点集合可得到N(N-1)/2对采样点对,进而 得到N(N-1)/2个包括短距离点对子集和长距离点对子集的集合,考虑短距离点对子集中的 512个短距离点对,进行二进制编码,判断方式为:
S3 .1 .2:N个采样点两两组合,共有N(N-1)/2种组合方式,将所有组合方式的集合称作 采样点对,用集合A={(pi ,pj)∈R2×R2|i<N∧j<i∧i ,j∈N}表示,其中像素点分别是I(pi , σi)、I(pj ,σj) ,σ表示尺度,R为采样同心圆的半径,用g(pi ,pj)表示FAST特征点局部梯度集 合,则有:
(74)专利代理机构 成都弘毅天承知识产权代理 有限公司 51230
代理人 李春芳
(51)Int .Cl . G06T 3/40(2006 .01) G06T 7/33(2017 .01) G06F 17/16(2006 .01)
( 54 )发明 名称 一种无人机航拍图像拼接方法
( 57 )摘要 本发明公开了一种无人机航拍图像拼接方
( 19 )中华人民 共和国国家知识产权局
( 12 )发明专利申请
(21)申请号 201910046773 .6
(22)申请日 2019 .01 .18
(71)申请人 电子科技大学 地址 611731 四川省成都市高新区(西区) 西源大道2006号
(72)发明人 彭真明 汪春宇 蒲恬 张明英 何艳敏 赵学功 杨春平 秦飞义 李嘉荣 张文超 程晓彬
法 ,涉及图 像处理技术领域 ,本发明包括如下步 骤 :S1 :输入两幅 待拼接的 无人机航 拍图 像分 别 作为参考图 像和待配准图 像 ;S2 :运 用FAST特征 点检测算法对参考图像和待配准图像进行处理 , 得到参考图 像和待配准图 像的 FAST特征点 ;S3 : 提取参考图像和待配准图像FAST特征点处的 BRISK特征及FREAK特征;S4:利用HAMMING距离度 量准则和BF搜索策略分别匹配BRISK特征及 FREAK特征 ,得到M个最优的特征点对 ;S5 :利用 RANSAC算法对特征点对进行筛选,计算得到特征 点对之间的坐标变换矩阵 ;S6:利用坐标变换矩 阵对待配准图像进行坐标变换,使之与参考图像 进行 加权融合 ,得到拼接后的图 像 ,本发明具有 效率高、鲁棒性强、拼接结果准确的优点。
S2 .2:对灰度值之差进行判断,若至少有连续的
个灰度值之差的绝对值超过预
设的阈值 ,则该像素点为FAST特征点 ,然后利 用非极大值抑制算法去除 多余的 FAST特征点 后,得到参考图像和待配准图像的FAST特征点。
3 .根据权利要求1所述的一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,所述S3中提取参 考图像和待配准图像FAST特征点处的BRISK特征,具体为:
其中,
表示经过旋转α角度后的新的采样点,由此便得到512Bit的BRISK特征。
4 .根据权利要求1所述的一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,所述S3中提取参 考图像和待配准图像FAST特征点处的FREAK特征,具体为:
S3 .2 .1:FREAK特征是用二进制串对FAST特征点进行描述,表示为:
其中 ,Pa是每个FAST特征点对应的采样点对 ,n表示期望的二进制编码长度 ,τ1和τ2分别
表示采样点对的前一个采样点和后一个采样点, 和
表示采样点经过高斯模糊
后的灰度值; S3 .2 .2:建立矩阵D,矩阵D的每一行是一个FAST特征点对应的N位二进制编码,根据矩
阵D各列的方差由大到小进行排序,取前512列作为FREAK特征二进制描述符。 5 .根据权利要求1所述的一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,所述S4中最优的
特征点对为30个,利用HAMMING距离度量准则分别对参考图像与待配准图像的BRISK特征和 FREAK特征进行匹配,各选出其中HAMMING距离最短的前15对特征点,组成30对最优特征点 对。
(10)申请公布号 CN 109829853 A (43)申请公布日 2019.05.31
权利109829853 A
CN 109829853 A
权 利 要 求 书
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1 .一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,包括如下步骤: S1:输入两幅待拼接的无人机航拍图像分别作为参考图像和待配准图像; S2 :运 用FAST特征点检测算法对参考图 像 和待配准图 像进行处理 ,分 别得到参考图 像 和待配准图像的FAST特征点; S3:分别提取参考图像和待配准图像FAST特征点处的BRISK特征及FREAK特征; S4:利用HAMMING距离度量准则以及BF搜索策略分别对参考图像和待配准图像的BRISK 特征及FREAK特征进行匹配,得到M个最优的特征点对; S5 :利用RANSAC算法对特征点对进行筛选 ,计算得到特征点对之间的坐标变换矩阵 ; S6:利用坐标变换矩阵对待配准图像进行坐标变换,使之与参考图像进行加权融合,得 到拼接后的图像。 2 .根据权利要求1所述的一种无人机航拍图像拼接方法,其特征在于,所述S2具体包括 如下步骤: S2 .1:针对参考图像和待配准图像上的每个像素点,计算其与周围z×z邻域内,以该像 素点为圆心,半径为r的圆周上的w个像素点的灰度值之差;
则短距离点对子集:
长距离点对子集: 其中,δmax=9 .75t,δmin=13 .67t,t是FAST特征点所在的尺度; S3 .1 .3:计算FAST特征点的方向:
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权 利 要 求 书
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α=arctan2(gy ,gx) 其中,||L||是长距离点对子集的个数; 然后将该FAST特征点 周围的 采样区域旋转到主方向 ,得到新的 采样区域 ,再重复执行 S3 .1 .1到S3 .1 .3,直至采样结束; S3 .1 .4:BRISK特征是二进制的特征,由采样点集合可得到N(N-1)/2对采样点对,进而 得到N(N-1)/2个包括短距离点对子集和长距离点对子集的集合,考虑短距离点对子集中的 512个短距离点对,进行二进制编码,判断方式为: