[發明專利]Quick-SIFT算子下無人機航拍圖像拼接方法

在審

• 申請號: 202010859644.1
• 申請日: 2020-08-24
• 公開（公告）號: CN112634130A
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 芮挺;胡育誠;楊成松;王東;方虎生;鄭南
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍陸軍工程大學
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06T5/50;G06T7/33
• 代理公司: 北京力量專利代理事務所(特殊普通合伙) 11504
• 代理人: 徐穎超

1.一種Quick-SIFT算子下無人機航拍圖像拼接方法，其特征在于，包括：

步驟1：圖像采集；

步驟2：圖像配準；

步驟3：圖像融合。

2.根據權利要求1所述的Quick-SIFT算子下無人機航拍圖像拼接方法，其特征在于，所述圖像采集包括：利用搭載光學載荷的無人機經過一定路線，拍攝帶有重疊部分航拍圖像，通過圖傳設備獲取圖像；

所述圖像配準包括：采用基于圖像特征的圖像配準方法，即首先用Quick-SIFT算子提取兩幅圖像的特征點，利用RANSAC特征點進行匹配篩選，得到M個最優的匹配對，M為正整數；

所述圖像融合包括：利用匹配對數計算出特征點之間的單應性矩陣，對待配準圖像進行仿射變換，使之與參考圖像進行融合，得到拼接后的圖像。

3.根據權利要求2所述的Quick-SIFT算子下無人機航拍圖像拼接方法，其特征在于，所述Quick-SIFT算子的構造的方法，包括四個步驟：

步驟1-1：尺度空間的極值檢測；

步驟1-2：關鍵特征點的定位；

步驟1-3：特征點的方向分配；

步驟1-4：關鍵點描述。

4.根據權利要求3所述的Quick-SIFT算子下無人機航拍圖像拼接方法，其特征在于，所述尺度空間的極值檢測的方式，包括：

對原始圖像構建高斯金字塔，再由兩個相鄰的高斯金字塔相減，得到高斯差分尺度空間,即DOG差分金字塔，所述對原始圖像構建高斯金字塔，再由兩個相鄰的高斯金字塔相減，得到高斯差分尺度空間的方法，具體如下：

首先，利用不同尺度因子的高斯函數對原始圖像進行卷積計算；其后對圖片進行降采樣，通過隔點采樣的方式縮小卷積圖像的尺寸，得到高斯尺度空間，其原始圖像I(x，y)的尺度空間被定義為函數L(x，y，σ)，即LOG算子，如公式(1)和公式(2)所示：

L(x，y，σ)＝G(x，y，σ)*I(x，y) (1)

其中

x和y分別為原始圖像的橫坐標和縱坐標，σ為可變的尺度因子的高斯函數，σ越大，圖像的平滑程度越大，卷積后的圖像越模糊。作差得到的高斯差分尺度空間DOG可表示為公式(3)所示：

D(x，y，σ)＝(G(x，y，kσ)-G(x，y，σ))*I(x，y)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ) (3)

其中k表示相鄰尺度的比例系數，一般取其差分高斯金字塔的構建過程，包括：

該高斯差分尺度空間中大小相同的圖像組為一階圖像Octave，每階有S層尺度圖像，若某階中首層尺度因子為σ，則同階中其他層的尺度因子依次乘上比例系數k；下一階的首層則為上一階的中間層降采樣得到；最后，在高斯差分金字塔上查找潛在的對于尺度和旋轉不變的興趣點，每一個采樣點要和它同尺度的8個相鄰點和上下相鄰尺度對應的9X2個點共26個點比較，如果在26個點中是最大或最小值時，將作為局部極值點，即興趣點，其中S為正整數。

5.根據權利要求4所述的Quick-SIFT算子下無人機航拍圖像拼接方法，其特征在于，所述Quick-SIFT的金字塔構造可以通過以下三種方式實現：

(1)減少金字塔階數：當航拍圖像縮放特征不顯著時，可以減少高斯金字塔的階數；

(2)減少金字塔層數：為了檢測出對圖像縮放穩定的特征點，需要在多尺度圖像上進行搜索；

(3)選擇不同層圖像作初始檢索層：大尺度對應于輪廓特征，小尺度對應于圖像的細節特征。

6.根據權利要求3所述的Quick-SIFT算子下無人機航拍圖像拼接方法，其特征在于，所述關鍵特征點的定位方法，包括：

對尺度空間DOG函數進行曲線擬合，利用DOG函數的泰勒展開式的導數來求得極值。D(x，y，σ)的泰勒展開式為公式(4)所示：

對D(x，y，σ)求導，令其導數等于0可求得極值點的精確位置；

進一步去除低對比度的關鍵點和不穩定的邊緣響應點。