发明名称 一种无人飞行器实时图像拼接方法及系统
摘要 本发明公开了一种无人飞行器实时图像拼接方法及系统,主要解决现有技术中图像拼接实时性差或拼接痕迹明显的问题。该方法包括两个阶段:训练阶段,即无人飞行器执行任务前,采集训练图像并提取训练图像局部特征,构建词汇树;在线阶段,即无人飞行器执行任务过程中,首先获取实地的对地观测图像并提取图像局部特征;其次通过对词汇树的检索快速寻找空间邻近图像,对空间邻近图像进行匹配;接着计算图像间的变换关系,根据变换关系拼接图像;最后,去除拼接接缝。本发明可实现无人飞行器图像拼接,为使用者提供更宽广的视场范围。同时,本发明具有实时性强、拼接效果好的优点,适于多领域应用场合需求。
申请公布号 CN103679674A 申请公布日期 2014.03.26
申请号 CN201310628020.9 申请日期 2013.11.29
申请人 航天恒星科技有限公司 发明人 安山;王婷;张宏;张春泽
分类号 G06T5/50(2006.01)I;G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06T5/50(2006.01)I
代理机构 中国航天科技专利中心 11009 代理人 安丽
主权项 一种无人飞行器实时图像拼接方法,包括:用于在无人机执行任务前建立词汇树的训练阶段;和在无人机执行任务时,根据词汇树进行图像拼接的在线阶段;其特征在于:所述训练阶段包括以下步骤:(11)采集训练图像并提取训练图像中的训练图像兴趣点;所述训练图像采用视觉传感器进行采集;(12)利用所述训练图像兴趣点的邻域信息描述训练图像,利用训练图像局部信息构造描述子矢量,作为训练图像特征;(13)采用分层聚类法将所述图像特征量化为单词并构建词汇树;所述在线阶段包括以下步骤:(21)提取无人机飞行过程中获得的对地观测图像的兴趣点;并利用观测图像兴趣点的邻域信息描述观测图像,利用观测图像局部信息构造描述子矢量,作为观测图像特征;(22)利用训练阶段获得的词汇树对观测图像特征进行检索获得空间邻近图像;(23)求取观测图像和空间邻近图像中属于同一个单词的特征点对作为匹配点,并形成匹配点集;(24)利用所述匹配点集,计算观测图像到空间邻近图像的基础矩阵获取观测图像与空间邻近图像间的变换模型;(25)进行图像拼接将上述匹配图像进行变形与拼接,获取拼接图像,使用快速插值方法融合上述匹配图像的重叠区域;(26)寻找匹配图像间的拼接线,将经步骤(25)产生拼接图像的拼接线的总评分误差最小化后获得输出图像。
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