本发明专利技术提供了一种基于边缘特征与点特征的航拍高压电力塔架图像拼接方法，其包括如下步骤：A、输入两幅待拼接图像，并去除两幅待拼接图像背景；B、提取边缘特征，抽取多尺度杆塔骨架；C、对图像进行粗匹配，得到待拼接图像的大致对应关系，在粗匹配后的影像基础上获取两幅影像的大致重叠区域；D、在步骤C的重叠区域内进行surf特征点提取；E、在步骤C所述大致对应关系的约束下，进行surf特征点的匹配，实现同名点匹配；F、利用步骤E得到的surf同名点，由最小二乘算法计算得到图像仿射变换参数，对影像进行精确配准；G、利用线性融合方法实现配准后影像的无缝拼接，分别将图像乘以相应的权重函数，使影像重合区域实现平缓过渡，实现图像融合；H、生成拼接图。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术设及一种。
技术介绍
电力设备由于长期暴露在外部环境中，不仅承受正常机械载荷和电力负荷的作 用，而且还经常受污秽、雷击、强风、雨雪和鸟害等外力侵害，多重因素促使线路上各种元件 老化、疲劳、氧化和腐蚀，如不及时发现和消除，可能发展成为各种故障，对电力系统的安全 和稳定构成威胁，而输电线路的主要部件都位于电力杆塔上，因而，杆塔的巡检与维护是电 力设备巡检的一项主要工作内容。 随着航空遥感技术的快速发展，电力相关部口已将其广泛用于电力巡视与维护， 但是，由于用于遥感监测的摄像机受当时技术的限制，只能对杆塔的局部区域进行拍摄， 影像高压电力塔架的巡视效果，若要得到整个杆塔的全景图，就需要借助图像拼接技术， 将拍摄到的多张图像通过配准和融合，合成一幅完整的全景遥感图像。 目前，学者们已提出多种图像拼接方法，大部分方法是基于点特征的图像拼接，王 国东等提出一种适合航空图像拼接的快速算法，利用ORB特征点作为匹配特征，W二进制 特征向量进行特征距离计算，使特征提取与特征匹配速度大为提高。在图像配准过程中， 采用次近邻过滤算法、交叉验证算法W及RANSAC估计算法，鲁椿地计算出拼接图像序列之 间的单应矩阵。图像配准之后，相同像素位置不同的图像仍然存在一定的颜色偏差，通过 对融合图像位置加权，利用改进的a-混合算法，将图像边缘位置信息纳入计算，使得图 像能够自然融合，解决了图像拼接的边缘缝隙问题。顾费勇通过利用Harris算子提取特 点，并利用特征点周围区域像素的主梯度方向信息，更准确地进行特征点匹配，消除伪匹 配点对，还对含有透视和缩放变换的图像进行了分析，提出了一种基于仿射迭代的算法用 于对该类图像特征点集合进行匹配，但该算法准确度还不够，有待进一步优化和提高。 针对航拍高压电力塔架图像的拼接方法发展起步较晚，缺乏针对性，中国专利申 请201210303832提出了一种基于ORB特征点的高压杆塔高清图像全景拼接方法，读取超高 分辨率高压杆塔图像，尺寸为WXH，利用双线性插值法将待拼接超高分辨率图像进行采样 缩小，得到wXh图像，其中W，H，W，h为大于0的整数，k为大于0整数；利用ORB算法对所 有采样后图像进行特征提取；对所提取的ORB特征进行粗匹配；利用上步提取的匹配点对， 在原始超高分辨率图像的匹配点对所在的图像块中再次提取ORB特征，进行精确匹配；通 过上面所求的匹配点对，计算相邻图像间的变换矩阵H;实现了超高分辨率图像的无缝拼 接，减少了拼接所需时间，提高了拼接效率，特别是对高清图像有很好的有益效果。 上述技术方案的缺陷在于，传统图像拼接算法中，在基于特征点的图像配准过程 中通常在整幅图像范围内直接进行特征点的提取与匹配，增加算法计算量，且易造成同名 点误匹配，影响配准效果；另外，现有高压电力塔架图像拼接方法未考虑图像中高压电力塔 架的线状特征及整体性特性，只从传统意义上对图像进行特征点提取与匹配，通过同名点 计算变换参数实现图像配准及拼接。
技术实现思路
针对现有技术的缺点，本专利技术的目的是提供一种基于边缘特征与点特征的航拍高 压电力塔架图像拼接方法。[000引为了实现上述目的，本专利技术提供了一种基于边缘特征与点特征的航拍高压电力塔 架图像拼接方法，该图像拼接方法包括如下步骤： A、输入两幅待拼接图像，并去除两幅待拼接图像背景；基于高压电力塔架与图像 中大部分地物有较明显的颜色差异（具体判断依据）该一特点，通过设定颜色阔值对图像 中除杆塔外的其他背景地物进行去除。 B、提取边缘特征，抽取多尺度杆塔骨架； C、对图像进行粗匹配，得到待拼接图像的大致对应关系，在粗匹配后的影像基础 上获取两幅影像的大致重叠区域；[001引 D、在步骤C的重叠区域内进行SU计特征点提取； E、在步骤C所述大致对应关系的约束下，进行sud特征点的匹配，实现同名点匹 配； F、利用步骤E得到的SU计同名点，由最小二乘算法计算得到图像仿射变换参数， 对影像进行精确配准；G、利用线性融合方法实现配准后影像的无缝拼接，分别将图像乘W相应的权重函 数，使影像重合区域实现平缓过渡，实现图像融合； H、生成拼接图。 本专利技术利用边缘特征对待拼接图像进行粗匹配，得到图像的大致重叠区域及对应 关系，后续特征点提取及匹配均在重叠区及其对应关系约束下进行，可减少同名点误匹配 情况。[001引本专利技术考虑到图像中高压电力塔架的结构特点，通过提取杆塔骨架图像，保证杆 塔的连通性与拓扑关系完整性，将骨架抽取结果作为边缘特征用于图像匹配具有更好的鲁 椿性。 根据本专利技术另一【具体实施方式】，步骤B中，基于小波变换抽取多尺度杆塔骨架。 根据本专利技术另一【具体实施方式】，步骤B包括如下步骤： B1、小波变换，基于Harr小波函数对待拼接图像分别进行3层小波分解； B2、图像分割，对待拼接原始影像和其相应=层低频近似子图像分别进行otsu阔 值分割，得到包含杆塔的二值图像； B3、骨架抽取，对二值图像进行基于数学形态的骨架抽取； B4、多尺度骨架融合，对所提取骨架图像进行多尺度融合，得到待拼接影像的完整 骨架图像；[002引 B5、直线检测； B6、得到杆塔骨架图。 具体而言，例如，为保证杆塔提取的连通性和拓扑关系的完整性，利用小波变换得 到多分辨率影像，对每个尺度的低频图像进行ostu图像分割，得到杆塔二值图像，并对二 值图像进行基于数学形态学的骨架抽取，将多尺度骨架图像进行融合，得到最终的杆塔骨 架图像，尺度s+1上的3*3邻域中的像素是尺度s上局部模极大值点（i，j)的关联域，定义 为Fs,wa，j)，尺度S上局部模极大值点的集合为M，用C,,w(i，j)来表示S空间点（i，j)与 S+1空间的相关性，计算公式如下：[002引 其中，A化J')和A+iO'J)为尺度S，S+1上极大值点（i，j)的梯度方向，a是为方向 差设定的阔值，若= 1，则说明尺度上极大值点（iJ)是与尺度S+1上极大值点 相关联的，需进行边缘传递，否则不需要。 根据本专利技术另一【具体实施方式】，步骤C中，针对高压电力塔架的直线特征，对步骤 B中所获得的杆塔骨架图像，利用LSD算法进行快速直线段检测，剔除图像中非直线部分， 得到杆塔部分作为边缘特征。 根据本专利技术另一【具体实施方式】，步骤D具体包括如下步骤：D1、尺度空间构建； D2、极值点检测；D3、特征点描述子构建。 根据本专利技术另一【具体实施方式】，步骤E具体包括如下步骤：E1、根据初匹配的变换参数及其中一幅待拼影像中特征点坐标，计算特征点在另 一幅影像中的对应位置；[003引 E2、在该位置的一定邻域范围内捜索该特征点的匹配同名点；E3、利用Ransac算法剔除无匹配点，得到准确的同名点对。 与现有技术相比，本专利技术具备如下有益效果： 现有技术基于点特征的图像拼接方法多直接在整幅影像中进行特征点提取或利 用图像已有地理坐标信息确定图像重叠区，本专利技术利用边缘特征对图像进行初步匹配，获 取图像重叠区及对应关系，适用于无地理坐标的图像拼接，并提高图像当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于边缘特征与点特征的航拍高压电力塔架图像拼接方法，其特征在于，所述图像拼接方法包括如下步骤：A、输入两幅待拼接图像，并去除两幅待拼接图像的背景；B、提取边缘特征，抽取多尺度杆塔骨架；C、对图像进行粗匹配，得到待拼接图像的大致对应关系，在粗匹配后的影像基础上获取两幅影像的大致重叠区域；D、在步骤C的重叠区域内进行surf特征点提取；E、在步骤C所述大致对应关系的约束下，进行surf特征点的匹配，实现同名点匹配；F、利用步骤E得到的surf同名点，由最小二乘算法计算得到图像仿射变换参数，对影像进行精确配准；G、利用线性融合方法实现配准后影像的无缝拼接，分别将图像乘以相应的权重函数，使影像重合区域实现平缓过渡，实现图像融合；H、生成拼接图。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张巍，张娟，陈晓，杨鹤猛，王兵，吴新桥，张贵峰，李锐海，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，天津航天中为数据系统科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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