基于IB-SURF和邻域匹配法的无人机图像拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种基于IB

【技术实现步骤摘要】
基于IB
‑
SURF和邻域匹配法的无人机图像拼接方法


[0001]本专利技术涉及一种基于图像分块的加速稳健特征(Image Block Speed Up Robust Features,IB
‑
SURF)和邻域匹配法的无人机图像拼接方法，可提高特征匹配率和匹配效率，属于数据处理


技术介绍

[0002]无人机图像拼接是计算机视觉领域重点研究的基本问题之一，图像拼接是指将一系列相互有部分重叠区域的图像拼接成一幅高分辨率宽视角的图像，其广泛应用于自然灾害应急，地形勘测，危险区域巡航等相关领域，因此无人机图像拼接方法的研究具有重要意义。
[0003]图像拼接问题一经提出就得到大量的关注与研究，从而出现了很多拼接方法，其中加速稳健特征(Speed Up Robust Features,SURF)算法就是最经典算法之一。但是SURF算法存在运行速度较慢、特征匹配率低的问题，导致图像的拼接质量，耗时长，因此有必要加以改进。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于针对现有技术之弊端，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于IB
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SURF和邻域匹配法的无人机图像拼接方法，其特征是，所述方法包括以下步骤：a.获取两幅具有部分重叠区域的无人机图像数据，分别标记为基准图像和待拼接图像；b.利用无人机POS所记录的数据计算每幅无人机图像的中心点平面坐标；c.利用无人机POS所记录的数据计算每幅无人机图像投影到地面坐标系的角点坐标；d.根据无人机图像的中心点平面坐标和投影到地面坐标系的角点坐标确定两幅图像的重叠区域；e.对于基准图像，采用加速稳健特征算法(SURF)在重叠区域内检测特征点；f.对于基准图像的每个特征点，在待拼接图像中搜索出与之匹配的特征点；g.采用基于特征点的图像拼接技术将基准图像与待拼接图像融合在一起；h.重复上述步骤，依次将相邻的图像融合在一起，完成图像的拼接。2.根据权利要求1所述的基于IB
‑
SURF和邻域匹配法的无人机图像拼接方法，其特征是，对于基准图像的每个特征点，在待拼接图像中搜索与之匹配的特征点之前，先利用图像分块的方法对基准图像的特征点进行精简和筛选，具体方法如下：计算每个特征点的特征响应值，采用n
×
n的网格将基准图像的重叠区域划分为n
×
n个图像子块，n为自然数，依次比较每一子块内所有特征点的特征响应值，每一子块内仅保留特征响应值最大的特征点P
max
。3.根据权利要求2所述的基于IB
‑
SURF和邻域匹配法的无人机图像拼接方法，其特征是，对于基准图像的每个特征点，在待拼接图像中搜索...

【专利技术属性】
技术研发人员：江智，江德港，黄子杰，李柏林，郭彩玲，
申请(专利权)人：唐山学院，
类型：发明
国别省市：