李艳玲， 汪国平

(1 长治学院计算机系，山西长治 046011;2 北京大学信息科学技术学院，北京 100871)

0 引言

无人机航拍拼接技术通过对一系列重叠航拍影像的拼接，实现对原物的准确重建。该技术已广泛应用于虚拟现实技术、应急响应、气象及地震监测、计算机视觉等领域。由于无人机航拍影像涉及多个视点和场景，相邻图像之间旋转角变化大，相机位置不断变化，场景深度又很难获知，使得影像匹配和拼接困难，对后续全自动处理造成影响。

拼接技术是通过全局变换对齐待拼接图像，将各图像变换到统一平面。常见的全局变换包括相似变换、仿射变换、投影变换和非线性变换。文献[1]利用投影变换进行全局配准，自动从视频序列构建全景图像。文献[2]采用局部不变特征匹配图像，采用球面投影在无序数据集中识别多个全景图。文献[3]提出适应场景内容的投影变换算法，使广角失真最小化,但对齐能力不够，无法很好地产生多视点图像。文献[4]将场景划分为背景平面和前景平面，利用两个单应性矩阵分别对齐两个平面，从而实现全景场景的无缝拼接。文献[5]提出移动DLT(direct linear transform)算法，将图像划分为密集网格，每个网格都用一个单应性矩阵对齐，从而显著减少重影。文献[6]提出深度网络结构，基于SIFT生成训练样本。文献[7-9]分别探讨了深度学习在图像拼接中的应用，并与经典方法进行了比较。文中算法简化变换模型，扩大可拼接范围同时避免产生明显透视畸变，并局部融合图像以获得更好的视觉效果。……