基于特征点匹配的无人机航拍图像拼接技术
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究
基于SIFT特征点的图像拼接技术研究一、本文概述图像拼接技术作为计算机视觉领域的重要研究方向，旨在将多幅具有重叠区域的图像进行无缝连接，生成一幅宽视角或全景图像。
这一技术在许多领域都有着广泛的应用，如遥感图像处理、虚拟现实、全景摄影等。
近年来，随着数字图像处理技术的快速发展，基于特征点的图像拼接方法因其高效性和稳定性受到了广泛关注。
其中，尺度不变特征变换（SIFT）作为一种经典的特征提取算法，在图像拼接中发挥着重要作用。
本文旨在深入研究基于SIFT特征点的图像拼接技术，分析其基本原理、算法流程以及关键步骤，并通过实验验证其在实际应用中的效果。
文章将介绍SIFT算法的基本原理和特征提取过程，包括尺度空间的构建、关键点检测和描述子的生成等。
将详细阐述基于SIFT特征点的图像拼接流程，包括特征匹配、几何变换模型的估计、图像配准和融合等步骤。
同时，还将讨论在拼接过程中可能出现的问题和相应的解决方法。
本文将通过实验验证基于SIFT特征点的图像拼接方法的有效性。
实验中，将使用不同场景和不同类型的图像进行拼接，分析算法在不同情况下的性能表现。
还将与其他图像拼接算法进行对比，以评估SIFT算法在图像拼接中的优势和局限性。
文章将总结基于SIFT特征点的图像拼接技术的研究成果和实际应用价值，并展望未来的研究方向和发展趋势。
通过本文的研究，旨在为图像拼接技术的发展和应用提供有益的参考和借鉴。
二、SIFT算法原理尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，SIFT）是一种广泛应用于图像处理和计算机视觉领域的特征检测和描述算法。
SIFT算法的核心思想是在不同的尺度空间上查找关键点，并计算出关键点的方向，生成一种描述子，这个描述子不仅包含了关键点，也包含了其尺度、方向信息，使得特征具有尺度、旋转和亮度的不变性，对于视角变化、仿射变换和噪声也保持一定的稳定性。
SIFT算法主要包括四个步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、关键点方向赋值和关键点描述子生成。
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。
基于SURF特征的无人机航拍图像拼接方法
中值滤波是非线性滤波技术的一种，可用于噪声消除 以及图像增强，基本思想是将以某点（x，y）为中心的小 区域内所有像素灰度按大小顺序排列，将中间值作为（x， y）点处的灰度值，让周围像素值接近于真实值，从而消除 孤立的噪声。本文所选用的中值滤波方法在去除脉冲噪声、 椒盐噪声的同时，又能保留源图像边缘信息。 2 基于 SURF 特征的图像配准算法研究及改进
2006 年首次提出，中文名称为“加速版的具有鲁棒性的特征” 算法。SURF 是由尺度不变特征变换算法 SIFT 算法演变而 来的，SURF 算子最大特征是采用了 harr 特征以及积分图 像概念，大大提升了程序运行速度。经试验总结，SURF 算 法的运行速度比 SIFT 算法快好几倍；SURF 算法多用于计 算机视觉领域中的物体识别和 3D 重构中，SURF 特征提取 效果如 1 所示。
目前，图像配准算法中基于图像特征的研究方法成为 人们研究的热点，基于图像特征图像配准算法的核心思想 提取出图像特征，然后将多幅图像特征进行匹配，从而完 成图像配准。1988 年，Harris 和 Stephens 提出了 Harris 角 点检测算法，该算法的核心是提取待拼接图像角点特征， 通过自相关函数保证特征均匀合理，使得拼接速度大大提 升；Z.Yang 等人同样基于角点特征提出了一种利用仿射不 变量和互加权矩仿射不变量算法来对角点进行匹配，这种 算法优点在于不用建立多幅图像角点间的对应关系，缺点 是极易受到噪声影响。1999 年，Low 最先提出了 SIFT 特 征提取算法，并且在 2004 年对该算法进行了改进；该算法 首先提取待拼接图像的 SIFT 特征向量，然后对该向量进行 匹配，对图像几何变换具有较高的鲁棒性，其中包括几何 旋转、几何缩放和平移变换等。基于 SIFT 特征的图像配准 算法，在近年来成为了基于特征图像匹配的经典算法。
一种应用于无人机航拍图像的匹配方法
后和图像的特征点一起存入数据库中， 就能够完全表征一副图像信息，节省
作为样本特征点集。在匹配中直接使用 大量存储空间。字段信息如表 1 所示。
数据库中的特征点集和接收到的视频
其中，每个特征点数据包括的数
（2）所示。
数据进行匹配，这样处理的优点：一是 据如表 2 所示。
（2） 通过地理和姿态信息的限制减少搜索
，因此，在提取图像的 SURF 特征点后，可以把无人机的 GPS 信息 、地标的地理信息 以及图像 的特征点集 写入数据库的数据表。
像 在各方向的导数。为了找出图 像中的特征点，需要对原图进行变换， 该变换图就是原图每个像素的 Hessian 矩阵行列式的近似值构成的，如公式
把此地理信息和飞行姿态信息经编码 这样在数据库中只存储图像的特征点
（1）
的核心；处理速度方面则存在运算性能 事件提取和渲染输出。
其中 ， ， 是高斯滤波后图
＊注：本文所属项目：国家科技支撑计划课题 No. 2015BAK05B02——基于新闻事件理解和地理信息识别的新闻虚拟化制作 关键技术研发和应用示范。
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技术 前沿
说明 类型 缺省值
字段 1（关键值） 无人机 GPS 信息
关键词：地理信息 航拍 图像匹配 SURF 特征
1 言
随着多轴无人机的迅速发展和普 及，无人机航拍技术被应用到越来越多
瓶颈，原因是对视频图像进行处理时需 要消耗大量的 CPU 和 GPU 资源，并且 随着高清视频的普及，处理的速度将会 遇到更大的挑战。同时，数据样本集也
2 方法的提出
无人机航拍的视频分辨率较高，解 码后每一帧的数据大小为 6620800Byte，
原始图像和图像的特征点如图 1
其中，0.9 为经验值。为了提高速 范围，减少无效运算；二是减少无匹配， 所示。
无人机像处理中的特征提取与匹配技术
无人机像处理中的特征提取与匹配技术无人机在军事、民用领域内的应用已经愈发成熟，但是其众多功能中有一个重要的问题，就是如何更好地对其所捕获的图像、视频数据进行处理和分析。
在无人机的视觉传感器中，所获取的图像或视频数据由于受到变化如遮挡、光照不均等因素的干扰，导致更难从中提取有意义的信息。
因此，开发出一种高效的特征提取与匹配技术，对于实现无人机在视觉处理中更好的应用，具有迫切的意义。
一、无人机影像中的特征提取技术无人机捕获到的图像和视频数据中，一个最重要的问题就是处理这些数据，从中准确、高效地提取出有意义的特征，使得这些特征被有效地表现出来。
在实际的应用中，通常采用的特征提取技术主要有以下几种：1. SIFTSIFT（尺度不变特征变换）是由David Lowe于1999年发布的一种局部特征提取算法。
该算法可以在不同的光照条件下对图像进行识别，并且可以提取物体不变的特征点，即不受图像缩放、旋转和平移的影响。
2. SURFSURF（加速稳健特征）算法是基于SIFT算法的一种加速算法，并且它性能更好。
该算法通过对SIFT算法中计算的二维高斯差分图像进行积分获得图像的速度和尺度不变特征。
同时，它比SIFT算法速度更快，在对大规模图像数据进行特征提取时具有更好的应用性能。
3. ORBORB（Oriented FAST and rotated BRIEF）算法是基于FAST角点检测和二进制旋转不变特征（BRIEF）算法改进而来的一种局部特征描述子算法。
ORB算法可以解决SURF算法在一些特殊场景下不稳定的问题，同时具有速度快等优点。
二、无人机影像中的特征匹配技术当无人机采集到大量的图像或视频数据时，需要通过特征点的匹配来确定两幅图像之间的关系，从而实现三维重建，图像配准，场景建模等相关的应用。
1. FLANNFLANN（快速库对应的近似最近邻居）是一种用于处理大型可视化数据集的快速最近邻查找算法。
在FLANN算法中，特征点的匹配是通过计算一系列距离度量距离来完成的，这种距离度量距离是通过欧几里得距离、曼哈顿距离、汉明距离等方式进行计算的。
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。
低空无人机航拍图像处理技术研究
低空无人机航拍图像处理技术研究随着无人机技术的不断发展与普及，低空航拍无人机的使用越来越广泛。
而其中的图像处理技术，更是成为了现在研究的热点。
本文将介绍一些航拍图像处理技术的研究进展与应用现状。
一、图像采集技术首先，低空无人机航拍图像的质量直接关系到后续图像处理质量的高低。
在航拍过程中，传感器的选择、配置和工作方式对无人机图像的质量有着直接影响。
光学相机和红外相机是目前航拍无人机上最常见的两种传感器。
由于光学相机对照明条件有一定的要求，因此在拍摄场景光照较暗或噪声较多时，红外相机往往会表现出更好的成像效果。
此外，还有一些其他的图像采集技术来提高图像质量，比如HDR（高动态范围）技术，它可以利用不同曝光条件下的多张图像来合成一张高动态范围的图像，增强图像的亮度和对比度。
还有多光谱传感器以及雷达传感器等技术，可以实现更加全面和精细的图像采集。
二、图像处理技术采集到的图像必须经过处理才能得到我们需要的结果。
图像处理技术的研究也正是低空无人机航拍技术的重要组成部分。
1. 图像配准技术图像配准技术是将多幅图像进行拼接的基础。
通常的做法是通过特征点匹配来实现图像的配准，比如SIFT、SURF等算法。
此外，还有一些基于刚体转换或非刚体转换的图像配准方法，能够提供更加精确的配准效果。
2. 地物提取技术低空无人机航拍图像常常用于地物的提取和量测，因此地物提取技术也显得尤为重要。
这方面常用的算法有基于形态学、基于像素信息和基于纹理等方法。
基于形态学的算法主要适用于简单的地物提取，如城市中的道路和建筑物等。
基于像素信息的算法则是通过像素的灰度、亮度、纹理等因素来提取地物信息。
而基于纹理的算法则是针对纹理色彩的变化，对地物区别率不高的情况下起到提取作用。
3. 图像分类技术图像分类技术可以对航拍所得图像进行分类，常用算法包括支持向量机、决策树、逻辑回归等。
通过图像分类技术可以提高图像识别的准确率，增强图像的信息处理能力。
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。
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目录
背景
✓ 角点检测 本文提出的改进算法
后续工作
实验结果
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角点检测
Corner in a digital image is referring to the local maximum curvature contour line in the image.
与边缘和直线等特征相比 ，角点具有提取过程简单，结果 稳定和提取算法适应性强等特点 ，广泛应用于图像配准领 域。
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特征点配准失败的原因
➢角点之间存在相似性，这导致匹配错误。 ➢两幅图像之间的角点不是一对一的关系，有些特
征点找不到相应的匹配点。
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特征点的配准
互相关函数（correlation feature registration）：
以每个特征点为中心， 取一个(2N+1) X (2N +1) 大小的相关窗口。 I 和I′ 代表两幅图像中像素点的灰度值。
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去除伪配准对——constraint registration algorithm
设点 A ( xA ,yA) 和点 B ( xB , yB) 分别是参考图像中任意的两个特征点， 在 待拼接图像中有两个对应的特征点分别是 A′ ( x′A ,y′A ) 和 B′ (x′B, y′B )， 如果(A,A′) , (B,B′) 的坐标满足如下关系:
use the gradual fade-out method for image fusion
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经典的Harris角点检测算法
Harris角点检测算法只计算图像的一阶导数
Corner Response Function (角点响应函数CRF)定义如下：
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一种新的角点响应函数
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1
目录
背景
角点检测
本文提出的改进算法
后续工作
实验结果
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目录
✓ 背景
角点检测
本文提出的改进算法
后续工作
实验结果
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图像拼接
图像拼接技术是指将一组相互之间存在重叠部分的图 像序列先进行空间配准， 再经过图像变换、 重采样 和图像融合后形成一幅包含每个图像序列的宽视角或 ３６０°视角的全景图像的技术。图像拼接具有重要 的实用意义，广泛应用于遥感图像处理、 地理信息 系统、 虚拟现实技术、 视频拼接、 医学图像分析、 机器人视觉和３Ｄ图像重建等领域。近年来，也逐渐 成为计算机数字图像处理领域中的一个研究趋势。
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UAV (Unmanned Aerial Vehicle) image
High resolution
High flexibility
High effห้องสมุดไป่ตู้ciency
Low cost
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5
图像拼接的步骤
图像拼接技术主要包括３个重要步骤： 特征提取、 特征配准和图像融合。
其中图像配准是整个图像拼接技术的核心部分，直 接决定了图像拼接结果的质量。图像配准算法主要 分为３类： 基于灰度图像的匹配、基于特征的匹 配和基于变换域的匹配。
CRF阈值的选取：考虑到算法的通用性，不可能在对每张图片进行处理时 都进行比较来得出适合不同图片自身的阈值，所以就对阈值的自适应能 力提出了要求，根据参考图像自动确定阈值T ——首先对参考图像设定一 个比较小的初始阈值 T1 ，对大于T1的点取局部极大值， 然后对结果进 行排序， 根据要求选取最大的若干个像素点作为候选角点结果，同时记 录该结果角点提取的最小阈值，作为待拼接图像角点提取的阈值T。
这说明（ A ，A ′ ） 和（B ，B ′ ）是两对对应的匹配对
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A(2,2) B(3,3)
A’(0,1) B’(1,2)
L=|2-0|/|2-1|=2 R=|3-1|/|3-2|=2
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目录
背景
角点检测
本文提出的改进算法
✓ 后续工作
实验结果
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图像融合
M(x,y)=
角点检测的方法主要分为两种：(1) 基于图像边缘的方法 : 先提取图像信息的边缘，然后再求角点； (2) 基于图像灰 度的方法， 例如： Moravec算法 、Harris算法、SUSAN 算法等。
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几种角点检测的比较
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目录
背景
角点检测
✓ 本文提出的改进算法
后续工作
实验结果
UAV Image Automatic Mosaic Method
Based On Matching Of Feature Points
（基于特征点匹配的无人机航拍图像拼接技术）
@2013 IEEE Yang Xiao Hong,Zhang Qing Jie,Zhao Dan Dan dept. of aircraft controller aviation university of air force Shao Xiang Xin college of electronic science ˂ engineering changchun university of technology Xu Jing dept. of neurology internal medicine first hospital of jilin university
M1、M2：待拼接图像 M：融合后的图像
ω1、ω2：重叠区域对应像素的权值。 一般取ωi ＝ ω 1/ ω ，ω 表示重叠区域的宽度 (i=0或1) 且满足条件 ω 1 ＋ ω2 ＝ 1 ，0< ω1,ω2 <１ 。
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目录
背景
角点检测
本文提出的改进算法
后续工作
✓ 实验结果
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实验结果
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实验结果
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实验结果
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实验结果
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谢谢！
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流程图
use Harris operator to detect the image corner
use the correlation feature registration to find registration pair
remove the false registration using constraint registration algorithm