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1、UAVImageAutomaticMosaicMethodBasedOnMatchingOfFeaturePoints（基于特征点匹配的无人机航拍图像拼接技术）@2013IEEEYangXiaoHong,ZhangQingJie,ZhaoDanDan dept.ofaircraftcontroller aviationuniversityofairforceShaoXiangXin collegeofelectronicscience˂engineering changchununiversityoftechnologyXuJing dept.ofneu
2、rologyinternalmedicine firsthospitalofjilinuniversity报告人：张帆2016/4/28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
3、为计算机数字图像处理领域中的一个研究趋势。UAV(UnmannedAerialVehicle)imageHighresolutionHighflexibilityHighefficiencyLowcost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。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角点检测Cornerinadigitalimageisreferringtot
4、helocalmaximumcurvaturecontourlineintheimage.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。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。几种角点检测的比较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流程图usethecorrelationfeatureregistrationtofindregistrationpair
5、usethegradualfade-outmethodforimagefusionuseHarrisoperatortodetecttheimagecornerremovethefalseregistrationusingconstraintregistrationalgorithm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CornerResponseFunction(角点响应函数CRF)定义如下：一种新的角点响应函数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
6、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。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。特征点的配准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。互相关函数（correlationfeaturere
7、gistration）：去除伪配准对——constraintregistrationalgorithm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:这说明（A，A′）和（B，B′）是两对对应的匹配对A(2,2)B(3,3)A’(0,1)B’(1,2)L=
8、2-0
9、/
10、2-1
11、=2R=
12、3-1
13、/
14、3-2
15、=2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图像融合M(x,y)=M1、M2：待拼
16、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ω
