无人机图像拼接算法的研究及实现
图像拼接算法及实现(一).
图像拼接算法及实现（一）论文关键词：图像拼接图像配准图像融合全景图论文摘要：图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。
图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。
一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。
本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。
在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的配准算法。
首先改进Harris角点检测算法,有效提高所提取特征点的速度和精度。
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。
最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。
本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难自动匹配场合下仍可以准确实现图像配准。
Abstract：Image mosaic is a technology that carries on thespatial matching to a series of image which are overlapped with each other, and finally builds a seamless and high quality image which has high resolution and big eyeshot. Image mosaic has widely applications in the fields of photogrammetry, computer vision, remote sensing image processing, medical image analysis, computer graphic and so on. 。
简析无人机技术航拍与图像拼接技术
简析无人机技术航拍与图像拼接技术1 概述随着社会不断发展和进步，无人机遥感技术在很多领域发挥着不可或缺的作用，譬如军事领域、农业领域、考古领域、环境监测领域、城市规划领域、灾害监测领域、地理测绘领域等。
无人机遥感技术之所以会有如此广泛的应用，是由于无人机遥感图像具有高灵活性、续航时间长，可以在特别危险地区探测，效率特别高，成本也低，还有无人机可在低海拔地区飞行，能够避免云层干扰等独特优势。
2 无人机遥感发展2.1 无人机发展概况因为计算机技术的不断发展，无人机遥感技术也获得了巨大进步，并且因为本身独特优势，受到愈来愈广泛的关注。
一般来说，无人机遥感技术提取和归纳人们所需信息，主要是利用精密成像仪器和图像分析技术，然后通过对这些时效性较高的图像进行特性分析等其他操作来达成。
无人机遥感技术发展如此之快，以至于图像拼接技术也受到越来越多关注，国内外很多研究人员正在对图像拼接技术进行更深研究。
目前，无人机图像拼接技术受到普遍关注，各个国家的学者都进行着与无人机图像拼接有关技术研究工作。
图像拼接技术通过数年研究，已经获取相当多研究成果，但是现在依然有很多问题有待解决，诸如相幅较小、数量多、影像倾斜度大、重叠不规则等一系列问题。
图像拼接效果和效率主要受图像配准精度和有效性所制约。
2.2 无人机航拍原理无人机，顾名思义是一种无人驾驶的或称作不载人的飞行器。
它主要是通过无线电遥控设备或机载计算机程序系统来进行控制。
无人机航拍是以无人机作为拍摄基准平台，随机载有高分辨率CCD数码相机、红外扫描仪、激光扫描仪等机载遥感设备获取地面图像或其他类型数据信息。
通过计算机对所获取的遥感图像信息按照一定精度要求进行解译识别处理，并制作成相关更重要、更全面信息的大幅全景图像。
无人机航拍技术是一种全新的高科技遥感应用技术，需要多种技术手段互相支撑构建成为一个平台系统。
全系统是集成遥感、遥测技术与计算机技术新型应用技术，在设计和最优化组合方面具有突出特点。
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。
基于MATLAB的无人机图像拼接算法研究
科技与创新｜Science and Technology & Innovation2024年 第02期DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.02.037基于MATLAB的无人机图像拼接算法研究＊张 建，李 行，于晓燕，张 康，王 博（昌吉学院，新疆 昌吉回族自治州 831100）摘 要：阐述了小波图像融合、图像块匹配、SURF （加速稳健特征）算法3种图像拼接算法。
借助MATLAB 平台工具，进行了GUI （图形用户）界面设计，对3种图像拼接算法进行了对比分析，得出图像块匹配拼接算法具有的优势。
关键词：小波图像融合；图像块匹配；SURF 算法；图像拼接中图分类号：TG333 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）02-0126-03——————————————————————————＊［基金项目］昌吉学院科研项目（编号：21KY004）图像拼接技术[1-2]在实际行业中的应用价值非常高，在医学图像、遥感图像处理、交通运输、模式识别、计算机视觉等领域已经被广泛应用。
国内外很多学者早已把图像拼接作为计算机图形学的焦点来研究，对图像拼接及其相关技术进行广泛而深入的研究有着重要而深远的意义[3]。
无人机航拍时受外部环境因素影响，一些图像变得不完美。
为了得到视角更宽、分辨率更高的全局图像，需对图像进行拼接处理。
文献[4]选择SIFT （尺度不变换特征）算法对无人机航拍苗圃图像进行拼接，拼接过程耗时长。
文献[5]提出一种将分数阶微分处理和SIFT 算法结合的图像处理算法。
文献[6]利用SIFT 算法对无人机图形拼接进行了改进。
为解决图像匹配耗时问题，文献[7]提出在尺度不变特性变换（SIFT ）算法的基础上，根据特征点邻域灰度值的差熵大小来筛选稳定特征点，提高算法匹配效率。
文献[8]利用RANSAC （随机抽样一致） 算法对SIFT 算法提取特征点进行筛选剔除，优化了拼接效果。
无人机电力巡检系统中的图像融合与拼接算法
矿业科技383（2）经坊煤矿构造应力体制经过了由NWW—SEE 水平挤压到NEE 向挤压的三期转换历史，第一期为NWW—SEE 水平挤压，形成了NE-NEE 和NW 向两组平面共轭剪破裂，成为井田构造的基础。
第二期为NNE—SSW 向挤压，由于第一期应力场中所形成的NE—NEE 向一组剪破裂处于张剪性质，本次应力场有利于本组的进一步发展，所以形成井田内占主要数量的NEE 向正断层组。
第三期为NEE—SWW 向挤压，这一方向基本垂直于已经形成的NE—NEE 向断裂带，发生正断层活动。
三期构造应力场叠加与转换形成了区内三期构造转换，完成了井田内构造基本格局。
（3）经坊煤矿地质构造类型简单，煤矿开采中遇到的中小型断层已经成为制约煤矿综采工艺的最大障碍，因此，查明经坊煤矿中小型构造特征,总结构造形成和发展规律，进而开展构造预测和构造评价对今后下组煤的开拓、掘进、回采等各个环节起到重要的作用。
参考文献： [1]山西煤田地质勘探114队、山西煤田地质综合普查队、中国矿业大学北京研究生部：《山西省潞安矿区屯留井田构造特征研究》. [2]山西省煤炭地质勘查研究院、山西省煤炭地质水文勘查研究院：《山西省长治经坊煤业有限公司生产矿井地质报告》.（上接第 330 页） 对各角度下的图像进行数据融合与拼接，最终使其成为大视场图像。
最后将得到的大视场图像存储在专门的模块中，并反馈、显示在监控中心。
使得电力巡检人员能够直观、清晰地了解整个电力系统运行情况，及时发现其中存在的问题与安全隐患，进而更有针对性地进行科学处理，确保电力系统实现长久、安稳运行。
3 结语综上所述，相关工作人员需要在充分结合系统实际与图像处理要求的基础上，合理选用图像融合与拼接算法，并重视对拼接图像拼接缝的有效消除，以便无人机电力巡检系统的优势效用能够得到充分发挥。
参考文献：[1]么鸿原,林雪原,王海鹏，等.针对高分辨率遥感图像的融合拼接算法[J].计算机工程与设计,2019(11):3230-3235.[2]董帅.基于改进ORB 的图像拼接算法[D].湖南师范大学,2019.（上接第 353 页）中间去宣传节水灌溉的重要性，让他们学会节水灌溉技术，从而将其用到农业生产中。
无人机航拍图像处理与识别算法研究
无人机航拍图像处理与识别算法研究章节一：引言无人机航拍图像处理与识别算法是目前研究热点之一，随着无人机技术的快速发展，航拍图像的获取和处理已经成为无人机应用的重要环节。
在航拍图像处理与识别算法的研究中，如何准确快速地识别和提取图像中的目标以及对图像进行高质量的处理一直是研究者们关注的焦点。
本文将从图像处理和图像识别两个方面进行讨论。
章节二：无人机航拍图像处理算法的研究无人机航拍图像处理主要分为图像预处理、图像增强和图像分割等几个步骤。
首先，图像预处理是对航拍图像进行噪声滤波、几何校正和均衡化等操作，以提高图像的质量和准确度。
其次，图像增强是将航拍图像进行对比度增强、色彩平衡和边缘增强等操作，以突出图像中的目标物体特征，便于后续的图像分割和目标识别。
最后，图像分割是将航拍图像中的目标与背景进行分离，常用的方法有阈值分割、区域生长和边缘检测等。
目前，无人机航拍图像处理算法中常用的技术有基于传统的计算机视觉算法和基于深度学习的方法。
传统的计算机视觉算法包括边缘检测、图像滤波和图像增强等，这些方法主要依赖于图像的低级特征提取和处理。
而基于深度学习的方法通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构，能够高效地学习和提取图像的高级特征，从而取得更好的图像处理效果。
章节三：无人机航拍图像识别算法的研究无人机航拍图像识别主要是指对航拍图像中的目标物体进行自动化识别和分类。
目前，无人机航拍图像识别算法主要包括目标检测、目标跟踪和目标分类等几个方面。
目标检测是指在航拍图像中自动地检测出目标物体的位置和边界框。
常见的目标检测算法有基于特征匹配的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的目标检测方法如Faster R-CNN、YOLO和SSD等在准确度和实时性方面取得了较好的平衡。
目标跟踪是指在连续的航拍图像中追踪目标物体的运动轨迹。
常用的目标跟踪算法有基于模板匹配的方法、基于颜色和纹理特征的方法和基于深度学习的方法等。
无人机序列影像匹配及拼接方法研究的开题报告
无人机序列影像匹配及拼接方法研究的开题报告摘要：随着无人机技术的不断发展，无人机航拍影像在农业、测绘等领域得到广泛应用。
其中，无人机序列影像的拼接具有重要意义。
本文将针对无人机序列影像匹配及拼接问题进行研究。
首先，通过对序列影像的特征提取与描述，确定序列影像中同一场景中的匹配点。
接着，采用基于区域的图像特征匹配算法对匹配点进行初步筛选与筛除。
最后，利用图像拼接技术对符合条件的匹配点进行图像拼接。
本研究将提出一种基于无人机序列影像匹配的新型拼接算法，并通过实验验证评估其性能。
关键词：无人机；序列影像；匹配；拼接；特征提取；区域特征1.研究背景与意义随着无人机技术的发展与普及，无人机航拍影像在农业、测绘等领域得到广泛应用。
而无人机在完成任务后，将产生大量的序列影像，需要将这些影像拼接成一幅大图像，才能更好地反映出所拍摄场景的整体情况。
因此，无人机序列影像的拼接是无人机应用中的一个重要环节。
同时，无人机序列影像匹配及拼接技术也是计算机视觉领域中的热点问题。
传统的图像匹配及拼接技术往往存在着灰度、噪声、遮挡等问题。
而无人机拍摄的序列影像由于视角变化、光照变化、物体运动等因素，使得匹配及拼接技术的难度进一步增加。
因此，基于无人机序列影像的匹配及拼接算法的研究，对提高无人机航拍影像的质量具有重要意义。
2.研究内容与方法本研究将以无人机航拍影像为基础，针对无人机序列影像匹配及拼接问题进行研究。
研究内容包括以下三个方面：（1）无人机序列影像特征提取与描述在实际应用中，无人机拍摄的序列影像存在着视角变化、光照变化、物体运动等因素，造成场景中相邻帧之间的差异较大。
因此，需要对无人机序列影像的特征进行提取，便于后续的匹配与拼接。
在本研究中将采用基于SIFT、SURF、ORB等算法的特征提取与描述方法。
（2）序列影像匹配在完成特征提取与描述后，需要对同一场景中的序列影像进行匹配。
本研究将提出一种基于区域的图像特征匹配算法，在筛选匹配点时，主要考虑相邻区域内的特征匹配，减少因场景差异辉发生的误匹配。
无人机系统中的图像处理技术研究
无人机系统中的图像处理技术研究第一章：引言随着无人机技术的快速发展，无人机系统在军事、民用、商业领域中的应用也越来越广泛。
其中，图像处理技术作为无人机系统中的重要一环，能够帮助无人机获取、处理视觉信息，提高无人机系统的性能和应用价值。
本文将从无人机系统中的图像处理技术入手，分析无人机系统中图像处理技术的发展、应用和研究。
第二章：无人机系统中图像处理技术的概述无人机系统中的图像处理技术可以分为三个方面：图像采集与压缩技术、图像处理与算法、图像传输与共享技术。
其中，图像采集与压缩技术主要包括图像传感器、图像压缩编码器等技术，能够帮助无人机获取清晰、高质量的图像信息。
图像处理与算法主要是指图像去噪、增强、拼接、识别等技术，能够帮助无人机更好的处理和利用视觉信息。
而图像传输与共享技术则主要是指利用网络技术实现地面与无人机之间的图像传输和共享，从而实现信息的共享和协同作战。
第三章：无人机系统中图像采集与压缩技术研究图像采集与压缩技术是无人机系统中图像处理的第一步。
在无人机的飞行过程中，图像传感器能够帮助获取无人机周边的图像信息。
为了同时保证图像的清晰度和实时性，目前应用较广的是CMOS传感器。
在图像压缩编码方面，压缩技术能够通过减小图像尺寸减少数据信息量以便于传输，同时维持图像的较高清晰度，JPEG和JPEG2000是应用最广泛的图像压缩编码技术。
除此之外，还有无损压缩编码技术和基于分布式压缩编码的技术，这些技术能够在一定程度上提高无人机的图像传输效率和质量。
第四章：无人机系统中图像处理与算法研究在图像采集和压缩的基础上，无人机系统中的图像处理技术主要涉及图像去噪、增强、拼接和识别等方面。
其中，图像去噪、增强、拼接等技术可以提高视觉信息的清晰度和鲁棒性，通过这些技术的应用可以提高无人机的任务执行效率和目标识别准确率。
而在图像识别方面，运用深度学习和卷积神经网络等技术可以实现对目标物体的识别和分类，这种技术的应用可以将当前的无人机智能化程度大大提高。
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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。
3. 基于深度学习的无人机图像拼接算法
近年来，深度学习技术不断发展，各种深度学习算法被广泛应用于无人机图像拼接的技术领域。
其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法具有很好的效果。
与前两种算法相比，基于深度学习算法的无人机图像拼接技术具有更好的自动化和自适应性，但其训练数据的获取和算法模型的调试也相对较为复杂。
三、无人机图像拼接算法的应用场景
无人机图像拼接技术可以应用于多个领域，以下是几个典型的应用场景：
1. 农业领域：无人机图像拼接可以将农田的不同部分拍摄后进行拼接，生成高精度地形和植被分布图，提供科学的农业种植指导。
2. 建筑设计领域：无人机图像拼接可以对建筑物进行高精度的测量和拍摄，生成楼盘的立体全景图，帮助建筑师快速、准确地设计建筑方案。
3. 地质勘探领域：无人机图像拼接可以对矿区和峡谷进行高空拍摄，生成高精度三维模型，为地质勘探提供便利和支持。
四、无人机图像拼接的实现实例
在本部分，本文介绍一个基于特征点匹配的无人机图像拼接实现实例。
本实例采用OpenCV作为主要开发工具，并结合SIFT算子完成图像拼接的关键步骤。
首先，我们需要将无人机拍摄的图像用SIFT算法进行特征点提取，并对不同
图像之间的特征点进行匹配。
接着，我们需要对不同图像之间的关系进行处理和优化，采用RANSAC算法
对特征点的匹配结果进行筛选和优化，提高拼接质量。
最后，我们可以通过多种方式对图像进行拼接，其中包括平面拼接、球面拼接、柱面拼接等方式，选择合适方式完成全景图像的生成。
总之，无人机图像拼接技术在当前的大数据和人工智能的时代下正处于飞速发
展期，未来其应用场景和技术优化仍有广泛的发展空间。
随着深度学习和神经网络技术的逐步应用，无人机图像拼接技术将更加自动化和智能化，为人们带来更多的便利和支持。