基于SIFT算法的无人机烟株图像快速拼接方法

论文摘要

无人机由于受到飞行高度及携带相机焦距的限制,拍摄的图像范围很小,单个图像难以反映实际采集情况,为了获取拍摄区域全景图像,需将多个遥感图像进行拼接。传统的图像拼接算法具有计算量大、拼接耗时等缺点,无法满足无人机图像拼接的实时性要求。本文提出了一种基于SIFT特征向量的烟株遥感图像拼接方法,该方法在对无人机图像畸变进行预处理的基础上,利用相位相关算法确定图像重叠区域并检测该区域特征点,构建特征向量图来进行特征点匹配,最后根据两幅图像中相应特征点的坐标关系,采用RANSAC算法计算最优匹配变换矩阵。按照上述方法对获取的烟株图像进行拼接,结果表明:该方法快速有效,较传统SIFT拼接算法在速度上提高了49.8%。

论文目录

• 1 图像拼接流程
•   1.1 图像获取
•   1.2 图像预处理
• 2 图像拼接算法
•   2.1 重叠区域确定
•   2.2 特征点检测
•   2.3 特征向量图构建
•   2.4 特征点匹配
•   2.5 匹配点优化
• 3 试验结果及分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张富贵,付静,孟辉,孙校荷

关键词: 无人机,图像拼接,烟株图像,算法,特征提取

来源: 贵州大学学报(自然科学版) 2019年03期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,农业科技,信息科技

专业: 工业通用技术及设备,农作物,自动化技术

单位: 贵州大学机械工程学院

基金: 贵州省科技重大专项课题资助(黔科合重大专项字[2014]6015-6号),贵州省科技计划项目资助(黔科合支[2017]2595),贵州省科技厅科研机构服务企业行动计划经费资助(“黔科合平台”人才[2017]5708号),贵州省普通高等学校工程研究中心建设项目资助(黔教合KY字[2017]015)

分类号: S572;TP751

DOI: 10.15958/j.cnki.gdxbzrb.2019.03.12

页码: 62-68

总页数: 7

文件大小: 3282K

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