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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2013,49(17)139无人机序列影像快速无缝拼接方法研究1122袁媛,李冬梅,田金炎,段福洲1122YUANYuan,LIDongmei,TIANJinyan,DUANFuzhou1.北京林业大学信息学院,北京1000832.首都师范大学资源环境与旅游学院,北京1000481.SchoolofInformationandTechnology,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China2.CollegeofResourceE
2、nvironment&Tourism,CapitalNormalUniversity,Beijing100048,ChinaYUANYuan,LIDongmei,TIANJinyan,etal.Fastseamlessmosaicmethodresearchonunmannedaerialvehicleimages.ComputerEngineeringandApplications,2013,49(17):139-142.Abstract:Afastseamlessmosaicwaytospliceimageofmeasurementareaiscruci
3、al,whichprovidesaguaranteeforUAVtogivefullplaytoitsflexibleadvantages.UnderthecircumstancesofnootherGCP(GroundControlPoint),itsplicestheimageonlythroughtheimagesandGPSdatarecordedbytheUAVsystemitself.ThewholemissionareaisdividedintoseveralblockswiththeaidofGPS.GPU-SIFTalgorithmisus
4、edtomatchtheimagesthathavebeenblockedandeliminatethemismatch.Afastimagefusionseameliminationmethodispresented,whichexhibitssmoothtransitioneffect.Theresultshowsthatthismethodcansignificantlyenhancethemosaicefficiencyonthepremisethatcertainmosaicprecisioncanbeguaranteedandprovidethe
5、emer-gencydatawhensuddennaturaldisastershappen.Keywords:UnmannedAerialVehicle(UAV)sequenceimages;imagefusion;seamlessmosaic摘要:以一种快速无缝的方式对测区影像进行拼接是保障无人机充分发挥机动灵活优势的关键。在无其他控制点的情况下,仅通过利用无人机序列影像和自身记录GPS信息对整个任务区影像进行快速无缝拼接。根据GPS记录的坐标信息对测区影像进行分块。使用GPU-SIFT算法对分块后影像进行匹配与误匹配剔除。提出一种具有较小时间开销的拼接
6、缝消除算法。实验结果表明,该拼接方法在保证一定拼接精度的前提下,大大提高了拼接效率,可为突然自燃灾害等紧急情况下提供应急数据源。关键词:无人机序列影像;图像融合;无缝拼接文献标志码:A中图分类号:P237doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0375[5]1引言期长也是其使用瓶颈。国内外学者在图像拼接方面的研无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)遥感作为一究已较为深入,图像拼接技术的核心为图像配准技术。种新的航空摄影和对地观测的遥感平台,具有快速、灵活、SIFT(ScaleInvariantFeatureT
7、ransformation)算法是由[1]DavidLowe于1999年提出[6],经过5年的深入研究,于成本低等特点。近十年来,无人机技术得到蓬勃发展,其应用领域也不断扩展,在抗灾救灾、军事侦察、海上监测、2004年得到完善。Mikolajczyk针对光照变化、图像旋转、[2-3]缩放、仿射变形、模糊、压缩等情况,对11种典型算子进行环境保护和土地动态监测等方面发挥着日趋重要的作用。[7]机身搭载的传感器一般为非量测型普通数码相机,获取的性能评估,结果表明SIFT算法特征匹配性能最优。无人[4]机序列影像具有影像像幅小、数量多、影像重叠率高、影像影像多为空
8、间重叠度大的序列图像,分辨率高、幅面小。无人机飞行平