乔文治

（洪都航空工业集团,江西南昌330024）

基于SIFT特征的无人机航拍图像拼接

乔文治

（洪都航空工业集团,江西南昌330024）

无人机在飞行过程中由于机体的倾斜和抖动，造成航拍图像出现大的仿射变形。因此，传统的图像拼接算法很难得到好的效果。基于SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征的图像拼接算法，首先通过提取图像的尺度不变特征点，解决了待拼接图像间大的平移、旋转、尺度变化的干扰。然后，通过欧式距离判断得到初匹配特征点集，并利用RANSAC方法进一步精确了匹配点集，得到了准确的变换矩阵；最后，采用加权平均法的图像融合技术，得到了稳定的、鲁棒的图像拼接结果。

图像拼接；航拍图像；SIFT；特征匹配

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无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)具有机动性强，反应灵活，价格低等特点，无论在军事还是民用上都有广泛的运用前景。获取高分辨率、能描述场景的二维或三维图像是它的主要任务之一，但无人机遥感平台在获取图像时，因受到其飞行高度和CCD相机焦距的限制，单张航拍图像很难包含所有的目标区域，因此，图像拼接已成为无人机航拍图像处理的关键问题之一。

图像拼接（Image Mosaics）通常都是将数张有重叠部分（包括不同时间、不同视角、不同传感器）的图像拼成一副大型的无缝高分辨率图像的技术。图像拼接的方法可分为两大类：基于空间域和基于频域。基于频域的算法主要利用傅里叶变换将图像转换到频域进行拼接计算。例如，Fourier-Mellin算法，相位相关法等。这类算法速度快，但准确性较差；……