大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法.pdf

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1、(10)申请公布号 CN 104156968 A (43)申请公布日 2014.11.19 CN 104156968 A (21)申请号 201410408652.9 (22)申请日 2014.08.19 G06T 7/00(2006.01) (71)申请人 山东临沂烟草有限公司 地址 276001 山东省临沂市北城新区智圣路 3 号 (72)发明人 董梅 苏建东 刘广玉 杨举田 林祥国 孙晓峰 程云吉 王梅勋 张彦东 宗浩 田雷 刘勇 徐硕 武博 谭效磊 朱先志 刘莉 王苜华 王丽丽 (74)专利代理机构 济南诚智商标专利事务所有 限公司 37105 代理人 王汝银 (54) 发明名称 大面。

2、积地形复杂区域无人机序列影像快速无 缝拼接方法 (57) 摘要 一种大面积地形复杂区域无人机序列影像 快速无缝拼接方法， 首先以无人机影像序列的航 带排布特性作为先验知识， 进行影像间多度重叠 SIFT 特征点的提取和匹配 ； 然后开展基于随机采 样一致性算法的匹配点粗差剔除和提纯， 并通过 Levenberg-Marquardt 算法平差求解拼接区域各 影像的变换参数 ； 接着根据中心投影的像点位移 规律与影像间的相对位置关系进行重叠区影像的 优选， 并确定拼接线 ； 最后进行接边处影像匀色 和融合、 输出拼接影像， 实现海量无人机影像的无 缝拼接。本发明避提高了 SIFT 特征点的提取效 。

3、率， 保证了拼接影像的几何精度， 消除了影像拼接 线两侧的微小色彩差异， 得到了色彩过渡自然、 地 物地貌连续性好的拼接影像。 (51)Int.Cl. 权利要求书 2 页 说明书 8 页 附图 3 页 (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 (10)申请公布号 CN 104156968 A CN 104156968 A 1/2 页 2 1. 大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法， 其特征是， 包括以下步 骤 ： 步骤一， 以无人机影像序列的航带排布特性作为先验知识， 进行影像间多度重叠 SIFT 特征点的提取以及 SIFT 。

4、特征匹配 ； 步骤二， 选择投影变换模型作为影像间的几何变换模型， 开展基于 RANSAC 算法 的匹配点粗差剔除和提纯， 基于投影变换模型建立匹配点的非线性方程组， 并通过 Levenberg-Marquardt 算法平差求解拼接区域各影像的变换参数 ； 步骤三， 根据中心投影的像点位移规律与影像间的相对位置关系进行重叠区影像的优 选， 并确定拼接线 ； 步骤四， 进行接边处影像匀色和融合， 并输出无缝拼接影像。 2. 根据权利要求 1 所述的大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法， 其 特征是， 在步骤一中， 从以下几个方面对同名点的匹配策略进行优化 ： (1)在SIFT特征点极。

5、值探测时， 当差分影像中的极值点大于10时,才提取该点作为特 征点 ； (2) 在进行匹配时利用金子塔匹配策略 , 当上层金字塔匹配完成后， 利用匹配点求解 影像间的投影矩阵， 然后在下一层影像匹配时利用这种投影变换关系进行匹配点搜索范围 约束 ； (3) 对于处在匹配搜索范围内的点集， 采用 128 维特征向量间的欧式距离作为衡量关 键点之间相似度的准则， 在匹配过程中首先找出与待匹配关键点欧式距离最近的两个关键 点， 然后计算最近距离与次近距离之间的比值， 当该比值小于 0.3 时， 则接受该匹配点对 ； (4) 每张影像只与其航带内部左右相邻的几张影像和上下航带间一定范围内的影像进 行匹。

6、配。 3. 根据权利要求 1 所述的大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法， 其 特征是， 所述步骤二包括以下具体步骤 ： (1) 选择投影变换模型作为影像间的几何变换模型 当完成图像间的同名特征点匹配之后， 需要选择合适的几何变换模型， 并通过这些同 名特征点集的映射关系来估算影像间的变换参数 ； 在众多的变换模型中， 投影变换是一种 复杂的几何变换模型， 可以描述图像间存在平移、 旋转、 水平和垂直方向位移、 缩放等多种 变换情况 , 将投影变换模型作为影像拼接参数的模型基准 ； 假定 (x1， y1)、 (x2， y2) 分别为图像变换前后的像素坐标， 则投影变换矩阵模型的齐次。

7、坐 标变换式如式 1 所示 ： 式 1 的非线性形式如式 2 所示 ： (2) 权 利 要 求 书 CN 104156968 A 2 2/2 页 3 式中， m0、 m1、 m3、 m4代表图像的尺度和旋转量， m2和 m5分别代表图像在水平和垂直方向 上的位移， m6和 m7则代表图像在水平和垂直方向上的变形量， 比例系数 为标量 ； (2) 利用 RANSAC 算法进行匹配点粗差剔除和提纯 对 SIFT 匹配点中的误匹配点进行粗差剔除， 并对粗差剔除后的正确匹配点集中进一 步优选出满足拼接模型的点集， 以待拼接影像中的第一幅影像为基准， 设其投影矩阵为单 位阵 H0， 然后利用 RANSA。

8、C 算法依次估计出第 j(j1) 幅影像相对于第 j-1 幅影像的投影矩 阵 Hj， 同时从原始的匹配点集中挑选出支持 Hj的内点用于构建法方程， 最后利用这种相邻 影像间的传递关系得到第 j 幅影像相对于拼接后影像的绝对投影矩阵初始值 Hj 为 ： 以优选出的内点集合 Inliers 为基础， 按照下一步所述方法进行方程组的建立， 并以 绝对投影矩阵 Hj 作为求解方程组时的迭代初始值 ； (3) 建立非线性方程组 利用影像间的多度重叠点对待拼接的所有影像进行整体平差、 最终得到全局最优的变 换参数 ； 在方程组构建过程中， 对应每张影像的变换矩阵有 8 个独立未知数， 而每个多度重 叠点在。

9、拼接后影像上的水平坐标包含两个未知数 ； 而对应一个 k 度重叠点按照式 2 所示的 方程式构建 k*2 个非线性方程 ； 选取三度以上且满足投影变换模型的重叠点构建法方程进 行平差解算 ； (4) 非线性方程组求解 利用经典的Levenberg-Marquardt算法对式2所示非线性投影变换模型的变换参数进 行求解。 4. 根据权利要求 1 所述的大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法， 其 特征是， 在步骤三中， 根据影像间的空间排布关系， 以像点位移最小化为影像优选准则， 通 过对原始影像的投影区域进行逐级裁剪尽而获取最优的影像区域及其拼接线。 5. 根据权利要求 1 所述的大。

10、面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法， 其 特征是， 在步骤四中， 利用拼接线两侧区域外扩与外扩后重叠区域影像加权融合的方法消 除影像拼接线两侧的微小色彩差异， 从而得到色彩过渡自然、 地物地貌连续性好的拼接影 像。 权 利 要 求 书 CN 104156968 A 3 1/8 页 4 大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法 技术领域 0001 本发明涉及一种无人机遥感影像处理方法， 具体地说是一种大面积地形复杂区域 无人机序列影像快速无缝拼接方法， 属于图像处理技术领域。 背景技术 0002 无人机遥感是近年来兴起的一种新型遥感系统， 因具有快速、 灵活、 低成本、 高影。

11、 像分辨率等特点， 正日益成为一项空间数据获取的重要手段， 在农作物监测、 国土资源监 测、 灾害应急、 灾害评估、 战场侦察、 火灾监测等领域发挥重要的作用。 由于无人机遥感具有 广阔的应用前景， 相应的图像处理技术也得到了广泛的关注和重视， 大范围地形复杂区域 ( 山区、 丘陵 ) 无人机序列影像拼接就是其中的一个研究热点。 0003 现有的影像拼接主要包括影像配准和影像融合两个关键环节。 在国内外影像拼接 技术研究中， 主要的重点都放在了影像配准这一核心环节上。根据影像配准的方法大致可 将影像拼接技术分为三类 ： 基于影像灰度的方法， 该类方法通过计算图像间重叠部分灰 度差等相似度衡量指。

12、标， 来对模型参数做优化， 因为计算出的参数对于光照条件， 旋转角度 等比较敏感， 所以对于无人机影像并不适合。 基于变换域的方法， 该类方法利用傅立叶变 换首先将影像由空域变换到频域， 然后通过它们的相互功率直接计算得出两幅影像间的平 移矢量， 进而实现影像的配准， 但是， 因为算法要求欲配准影像间有较大的重叠度， 且对于 无人机影像中存在的镜头旋转和比例尺不一致等情况很难处理， 所以无法满足无人机影像 拼接要求。基于图像特征的方法， 该类方法主要由特征提取、 特征匹配、 选取变换模型和 求取参数、 坐标变换及插值四个部分组成， 是航空影像拼接的主要方法， 其关键在于特征因 子的选取。为此，。

13、 研究人员提出了基于 SUSAN 算子的配准方法， 该算法分成粗细两级匹配， 但是对于小区域重叠的航空影像难以配准。同时， 研究人员也提出了基于层次法的配准方 法， 但只适用于图像间存在小角度旋转( 大约 0-5 度 ) 的情况， 而由于无人机平台的不稳定 导致无人机影像可能存在大角度旋转的情况。研究人员采用 Harris 提取角点， 利用最小中 值法去除局外点， 实现图像拼接， 但是由于最小中值法计算复杂度较高且不能处理小区域 重叠的影像， 所提取的特征点为像素级的， 定位精度有待提高。还有研究人员利用 SIFT 算 子实现了无人机影像的自动拼接， 但因为采用的是依次向后传递拼接参数的方式，。

14、 在进行 多张影像拼接时存在误差累积的问题， 无法实现大区域的无缝拼接。 发明内容 0004 针对现有技术的不足， 本发明提供了一种大面积地形复杂区域无人机序列影像快 速无缝拼接方法， 克服了现有无人机影像拼接技术的不足， 不仅能够实现无人机影像大区 域的无缝拼接， 而且定位精度高。 0005 本发明解决其技术问题采取的技术方案是 ： 大面积地形复杂区域无人机序列影像 快速无缝拼接方法， 其特征是， 包括以下步骤 ： 0006 步骤一， 以无人机影像序列的航带排布特性作为先验知识， 进行影像间多度重叠 说 明 书 CN 104156968 A 4 2/8 页 5 SIFT(Scale Inva。

15、riant Feature Transform， 尺度不变特征变换 ) 特征点的提取以及 SIFT 特征匹配 ； 0007 步骤二， 选择投影变换模型作为影像间的几何变换模型， 开展基于 RANSAC(RANdom SAmple Consensus， 随机采样一致性)算法的匹配点粗差剔除和提纯， 基于投影变换模型建 立匹配点的非线性方程组， 并通过 Levenberg-Marquardt(LM) 算法平差求解拼接区域各影 像的变换参数 ； 0008 步骤三， 根据中心投影的像点位移规律与影像间的相对位置关系进行重叠区影像 的优选， 并确定拼接线 ； 0009 步骤四， 进行接边处影像匀色和融合。

16、， 并输出无缝拼接影像， 从而实现海量无人机 影像的无缝拼接。 0010 优选地， 在步骤一中， 从以下几个方面对同名点的匹配策略进行优化 ： 0011 (1)在SIFT特征点极值探测时， 当差分影像中的极值点大于10时,才提取该点作 为特征点 ； 0012 (2) 在进行匹配时利用金子塔匹配策略 , 当上层金字塔匹配完成后， 利用匹配点 求解影像间的投影矩阵， 然后在下一层影像匹配时利用这种投影变换关系进行匹配点搜索 范围约束 ； 0013 (3) 对于处在匹配搜索范围内的点集， 采用 128 维特征向量间的欧式距离作为衡 量关键点之间相似度的准则， 在匹配过程中首先找出与待匹配关键点欧式距。

17、离最近的两个 关键点， 然后计算最近距离与次近距离之间的比值， 当该比值小于 0.3 时， 则接受该匹配点 对 ； 0014 (4) 每张影像只与其航带内部左右相邻的几张影像和上下航带间一定范围内的影 像进行匹配。 0015 优选地， 所述步骤二包括以下具体步骤 ： 0016 (1) 选择投影变换模型作为影像间的几何变换模型 0017 当完成图像间的同名特征点匹配之后， 需要选择合适的几何变换模型， 并通过这 些同名特征点集的映射关系来估算影像间的变换参数。在众多的变换模型中， 投影变换是 一种复杂的几何变换模型， 又称为透视变换， 它可以描述图像间存在平移、 旋转、 水平和垂 直方向位移、 。

18、缩放等多种变换情况。 其他常见的二维变换， 包括平移变换、 旋转变变换、 刚体 变换、 相似变换、 仿射变换等均为投影变换的子变换。 因为投影变换模型与无人机影像的中 心投影构象模型最为接近， 所以本申请将其作为影像拼接参数的模型基准。 0018 假定 (x1， y1)、 (x2， y2) 分别为图像变换前后的像素坐标， 则投影变换矩阵模型的齐 次坐标变换式如式 1 所示 ： 0019 0020 式 1 的非线性形式如式 2 所示 ： 0021 说 明 书 CN 104156968 A 5 3/8 页 6 0022 (2) 0023 0024 式中， m0、 m1、 m3、 m4代表图像的尺度。

19、和旋转量， m2和 m5分别代表图像在水平和垂直 方向上的位移， m6和 m7则代表图像在水平和垂直方向上的变形量， 比例系数 为标量。 0025 (2) 利用 RANSAC 算法进行匹配点粗差剔除和提纯 0026 对 SIFT 匹配点中的误匹配点进行粗差剔除， 并对粗差剔除后的正确匹配点集中 进一步优选出满足拼接模型的点集。RANSAC 算法的基本思想是通过迭代地随机抽取最小 点集来找出能够使得所谓内点 (Inliers) 所占比例最高的最小点集， 然后用此最小点集估 计的基本矩阵和所识别出的 Inliers 一起进行进一步非线性优化， 从而得到最终的基本矩 阵估计值。 本申请以待拼接影像中。

20、的第一幅影像为基准， 设其投影矩阵为单位阵H0， 然后利 用 RANSAC 算法依次估计出第 j(j1) 幅影像相对于第 j-1 幅影像的投影矩阵 Hj， 同时从原 始的匹配点集中挑选出支持 Hj的内点用于构建法方程。利用这种相邻影像间的传递关系， 可以得到第 j 幅影像相对于拼接后影像的绝对投影矩阵初始值 Hj 为 ： 0027 0028 以优选出的内点集合 Inliers 为基础， 按照下一步所述方法进行方程组的建立， 并以绝对投影矩阵 Hj 作为求解方程组时的迭代初始值。 0029 (3) 建立非线性方程组 0030 与传统的依次利用相邻影像间匹配点最小化两幅影像间的重投影误差、 然后通。

21、过 影像间的临近关系进行递推拼接不同， 本发明利用影像间的多度重叠点对待拼接的所有影 像进行整体平差、 最终得到全局最优的变换参数。 0031 在方程组构建过程中， 对应每张影像的变换矩阵有 8 个独立未知数 ( 如式 2 所 示)， 而每个多度重叠点在拼接后影像上的水平坐标包含两个未知数。 而对应一个k度重叠 点可以按照式 2 所示的方程式构建 k*2 个非线性方程。为了增加影像间的关联度、 增强匹 配点的可靠性， 本发明只取三度以上且满足投影变换模型的重叠点构建法方程进行平差解 算。 0032 (4) 非线性方程组求解 0033 利用经典的Levenberg-Marquardt算法对式2所。

22、示非线性投影变换模型的变换参 数进行求解。 0034 优选地， 在步骤三中， 根据影像间的空间排布关系， 以像点位移最小化为影像优选 准则， 通过对原始影像的投影区域进行逐级裁剪尽而获取最优的影像区域及其拼接线。 0035 优选地， 在步骤四中， 利用拼接线两侧区域外扩与外扩后重叠区域影像加权融合 的方法消除影像拼接线两侧的微小色彩差异， 从而得到了色彩过渡自然、 地物地貌连续性 好的拼接影像。 0036 本发明的有益效果如下 ： 0037 (1) 本发明以无人机影像的航带排布关系作为先验知识， 避免了在众多无关影像 间的盲目匹配， 缩小了匹配点的搜索范围， 提高了多度重叠 SIFT 特征点的。

23、提取效率。 说 明 书 CN 104156968 A 6 4/8 页 7 0038 (2) 本发明结合了 RANSAC 算法与 Levenberg-Marquardt 算法的优势， 首先将误匹 配点进行剔除， 然后进行匹配点提纯， 最后进行变换参数初值求解， 拼接参数整体平差融为 一体， 有利的保证了拼接影像的几何精度。 0039 (3) 本发明根据影像间的空间排布关系， 以像点位移最小化为影像优选准则， 通过 对原始影像的投影区域进行逐级裁剪尽而获取最优的方式， 给出了一种影像优选与影像拼 接线求取的有效方法。 0040 (4) 本发明利用拼接线两侧区域外扩与外扩后重叠区域影像加权融合的方法。

24、消除 了影像拼接线两侧的微小色彩差异， 最终得到了色彩过渡自然、 地物地貌连续性好的拼接 影像。 附图说明 0041 图 1 为本发明的方法流程图 ； 0042 图 2 为本发明进行大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接的技术流 程图 ； 0043 图 3 为绵竹试验区平差前后影像拼接效果对比图。 具体实施方式 0044 为能清楚说明本方案的技术特点， 下面通过具体实施方式， 并结合其附图， 对本发 明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结 构。为了简化本发明的公开， 下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外， 本发明可以 在不同例子中重复参考数字和。

25、 / 或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的， 其本身不指 示所讨论各种实施例和 / 或设置之间的关系。应当注意， 在附图中所图示的部件不一定按 比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发 明。 0045 如图 1 所示， 本发明的一种大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方 法， 它包括以下步骤 ： 0046 步骤一， 以无人机影像序列的航带排布特性作为先验知识， 进行影像间多度重叠 SIFT(Scale Invariant Feature Transform， 尺度不变特征变换 ) 特征点的提取以及 SIFT 特征匹配 ； 0047 步骤二， 选择投。

26、影变换模型作为影像间的几何变换模型， 开展基于 RANSAC(RANdom SAmple Consensus， 随机采样一致性)算法的匹配点粗差剔除和提纯， 基于投影变换模型建 立匹配点的非线性方程组， 并通过 Levenberg-Marquardt(LM) 算法平差求解拼接区域各影 像的变换参数 ； 0048 步骤三， 根据中心投影的像点位移规律与影像间的相对位置关系进行重叠区影像 的优选， 并确定拼接线 ； 0049 步骤四， 进行接边处影像匀色和融合， 并输出无缝拼接影像， 从而实现海量无人机 影像的无缝拼接。 0050 优选地， 在步骤一中， SIFT 特征对旋转、 尺度缩放、 亮度变。

27、化保持不变性 , 因而特 别适用于飞行姿态不稳定的低空无人机影像匹配。但是 SIFT 算子具有多量性 , 即使很小 说 明 书 CN 104156968 A 7 5/8 页 8 的影像或少数几个物体也能产生大量的特征点。如果利用标准的 SIFT 算法来遍历比较每 个特征点是不现实的。因此将 SIFT 算子应用于遥感影像匹配时必需利用各种约束条件来 减少遍历。对于多航带无人机序列影像拼接而言， 匹配点主要是作为观测值用来平差求解 各影像的拼接参数。根据平差理论可知， 一定数量的高精度多度重叠点可以获得最优的平 差结果。 为此， 本发明针对大区域地形复杂区域无人机影像拼接的需求， 从以下几个方面对。

28、 同名点的匹配策略进行优化 ： 0051 (1) 为了减少特征点的个数和匹配遍历次数、 提高特征点的鲁棒性， 在 SIFT 特征 点极值探测时增大了极值点阈值， 当差分影像中的极值点大于10时,才提取该点作为特征 点。 0052 (2) 为了提高匹配效率、 增加匹配结果的可靠性， 在进行匹配时利用了金子塔匹配 策略 , 当上层金字塔匹配完成后， 利用匹配点求解影像间的投影矩阵， 然后在下一层影像 匹配时利用这种投影变换关系进行匹配点搜索范围约束。 0053 (3) 为了提高匹配结果的正确率， 对于处在匹配搜索范围内的点集， 采用 128 维特 征向量间的欧式距离作为衡量关键点之间相似度的准则。。

29、 匹配过程中首先找出与待匹配关 键点欧式距离最近的两个关键点， 然后计算最近距离与次近距离之间的比值， 当该比值小 于 0.3 时， 则接受该匹配点对。 0054 (4) 为了快速的获得多度重叠点， 避免摄区范围内所有影像间进行盲目的两两匹 配， 充分利用了无人机影像的航带分布特性， 最终对于每张影像只与其航带内部左右相邻 的几张影像和上下航带间一定范围内的影像进行匹配， 大大提高了算法效率。 0055 优选地， 所述步骤二包括以下三个关键步骤 ： 0056 (1) 选择投影变换模型作为影像间的几何变换模型 0057 当完成图像间的同名特征点匹配之后， 需要选择合适的几何变换模型， 并通过这 。

30、些同名特征点集的映射关系来估算影像间的变换参数。在众多的变换模型中， 投影变换是 一种复杂的几何变换模型， 又称为透视变换， 它可以描述图像间存在平移、 旋转、 水平和垂 直方向位移、 缩放等多种变换情况。 其他常见的二维变换， 包括平移变换、 旋转变变换、 刚体 变换、 相似变换、 仿射变换等均为投影变换的子变换。 因为投影变换模型与无人机影像的中 心投影构象模型最为接近， 所以本申请将其作为影像拼接参数的模型基准。 0058 假定 (x1， y1)、 (x2， y2) 分别为图像变换前后的像素坐标， 则投影变换矩阵模型的齐 次坐标变换式如式 1 所示 ： 0059 0060 式 1 的非线。

31、性形式如式 2 所示 ： 0061 0062 (2) 0063 说 明 书 CN 104156968 A 8 6/8 页 9 0064 式中， m0、 m1、 m3、 m4代表图像的尺度和旋转量， m2和 m5分别代表图像在水平和垂直 方向上的位移， m6和 m7则代表图像在水平和垂直方向上的变形量， 比例系数 为标量。 0065 (2) 利用 RANSAC 算法进行匹配点粗差剔除和提纯 0066 对 SIFT 匹配点中的误匹配点进行粗差剔除， 并对粗差剔除后的正确匹配点集中 进一步优选出满足拼接模型的点集。RANSAC 算法的基本思想是通过迭代地随机抽取最小 点集来找出能够使得所谓内点 (I。

32、nliers) 所占比例最高的最小点集， 然后用此最小点集估 计的基本矩阵和所识别出的 Inliers 一起进行进一步非线性优化， 从而得到最终的基本矩 阵估计值。 本申请以待拼接影像中的第一幅影像为基准， 设其投影矩阵为单位阵H0， 然后利 用 RANSAC 算法依次估计出第 j(j1) 幅影像相对于第 j-1 幅影像的投影矩阵 Hj， 同时从原 始的匹配点集中挑选出支持 Hj的内点用于构建法方程。利用这种相邻影像间的传递关系， 可以得到第 j 幅影像相对于拼接后影像的绝对投影矩阵初始值 Hj 为 ： 0067 0068 以优选出的内点集合 Inliers 为基础， 按照下一步所述方法进行方。

33、程组的建立， 并以绝对投影矩阵 Hj 作为求解方程组时的迭代初始值。 0069 (3) 建立非线性方程组 0070 与传统的依次利用相邻影像间匹配点最小化两幅影像间的重投影误差、 然后通过 影像间的临近关系进行递推拼接不同， 本发明利用影像间的多度重叠点对待拼接的所有影 像进行整体平差、 最终得到全局最优的变换参数。 0071 在方程组构建过程中， 对应每张影像的变换矩阵有 8 个独立未知数 ( 如式 2 所 示)， 而每个多度重叠点在拼接后影像上的水平坐标包含两个未知数。 而对应一个k度重叠 点可以按照式 2 所示的方程式构建 k*2 个非线性方程。为了增加影像间的关联度、 增强匹 配点的可。

34、靠性， 本发明只取三度以上且满足投影变换模型的重叠点构建法方程进行平差解 算。 0072 (4) 非线性方程组求解 0073 利用经典的Levenberg-Marquardt算法对式2所示非线性投影变换模型的变换参 数进行求解。 0074 优选地， 在步骤三中， 根据影像间的空间排布关系， 以像点位移最小化为影像优选 准则， 通过对原始影像的投影区域进行逐级裁剪尽而获取最优的影像区域及其拼接线。一 般而言， 无人机影像的航向重叠度大于 60， 旁向重叠度大于 30， 所以在拼接影像上， 除 了航区边界， 任一像素点都可以找到至少两张 ( 有时可能会达到 8 张 ) 原始影像与之对应。 由于地形。

35、起伏与无人机飞行平台的不稳定性， 同一地物点在不同影像上的像点位移往往不 同。而我们所采取的投影变换， 无法完全纠正这种复杂的像点位移差异。因此， 严格来说对 于拼接影像的某一像素点用不同的原始影像填充结果会有微小差异， 如何选取最优的像素 源填充拼接影像是此步骤的关键。 0075 优选地， 在步骤四中， 利用拼接线两侧区域外扩与外扩后重叠区域影像加权融合 的方法消除了影像拼接线两侧的微小色彩差异， 从而得到了色彩过渡自然、 地物地貌连续 性好的拼接影像。 0076 本方法涉及一种大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接方法， 首先以 说 明 书 CN 104156968 A 9 7/8 。

36、页 10 无人机影像序列的航带排布特性作为先验知识， 进行影像间多度重叠尺度不变特征变换 (Scale Invariant Feature Transform， SIFT) 特征点的提取和匹配 ； 然后， 以无人机影像 序列的航带排布特性作为先验知识辅助影像 SIFT 特征匹配 ； 接着， 开展基于随机采样一致 性(RANSAC)算法的匹配点粗差剔除和提纯， 并通过Levenberg-Marquardt(LM)方法平差求 解拼接区域各影像的变换参数 ； 再接着， 根据中心投影的像点位移规律与影像间的相对位 置关系进行重叠区影像的优选， 并确定拼接线 ； 最后， 进行接边处影像匀色和融合、 输出。

37、拼 接影像， 实现海量无人机影像的无缝拼接。 本发明属于图像处理技术领域， 可应用于高分辨 率遥感图像的处理， 特别是国土资源监测、 农作物监测、 自然灾害应急、 战场侦察等领域。 0077 如图 2 所示， 本发明进行大面积地形复杂区域无人机序列影像快速无缝拼接的数 值计算流程如下 ： 0078 (I) 加载待拼接的无人机序列影像数据 ； 0079 (II) 对 每 一 张 影 像 进 行 尺 度 不 变 特 征 变 换 (Scale Invariant Feature Transform， SIFT) 特征点提取 0080 (III) 以无人机影像序列的航带排布特性作为先验知识辅助影像 S。

38、IFT 特征匹配 ； 0081 (IV) 开展基于随机采样一致性 (RANSAC) 算法的匹配点粗差剔除和提纯 ； 0082 (V) 开展区域网整体平差， 通过 Levenberg-Marquardt(LM) 方法平差求解拼接区 域各影像的变换参数 ； 0083 (VI) 根据中心投影的像点位移规律与影像间的相对位置关系进行重叠区影像的 优选， 并确定拼接线 ； 0084 (VII) 进行接边处影像匀色和融合、 输出拼接影像， 实现海量无人机影像的无缝拼 接。 0085 本发明在处理器为 2.4GHz， 主存 1GB， 操作系统为 Windows 7 的微机上进行了实 验。编译平台为 Micr。

39、osoft Visual Studio 2008。为了验证本发明的适应性， 试验分别选 取了河北省满城县、 内蒙古浑河区域、 四川省绵竹市的无人机影像进行了拼接试验。 三组试 验区的地形依次为平地、 丘陵、 山区， 详细信息如下表 1 所示。 0086 表 1 ： 试验数据信息 0087 0088 在上述三个实验区的拼接试验中， 绵竹市的无人机影像最为复杂， 其拼接的结果 最有代表性， 如图 3 所示。 0089 本发明的算法对不同地形的无人机影像数据都取得了较好的拼接效果。由于利 用了对旋转、 尺度缩放、 亮度变化等均保持不变的 SIFT 特征算子进行影像间的特征匹配， 所以算法适应性较强，。

40、 可以克服不同地形、 不同地貌、 影像间存在色彩差异等因素的影响。 同时， 由于利用了 LM 方法对整个拼接区域进行了整体平差， 同时在拼接过程中利用了像点 位移最小准则对待拼接影像进行了优选， 所以拼接后的影像在几何精度方面有了保证， 最 说 明 书 CN 104156968 A 10 8/8 页 11 终得到的平差后匹配点平均投影误差均小于 2 个像素， 对平坦地区而言可以达到亚像素精 度， 基本实现了几何无缝拼接。 另外， 由于拼接过程中对影像间接边处采用了渐进渐出的影 像融合方法， 拼接影像接边处色彩过渡自然， 没有出现明显的色彩跳跃， 基本实现了色彩无 缝拼接。 0090 以上所述只是本发明的优选实施方式， 对于本技术领域的普通技术人员来说， 在 不脱离本发明原理的前提下， 还可以做出若干改进和润饰， 这些改进和润饰也被视为本发 明的保护范围。 说 明 书 CN 104156968 A 11 1/3 页 12 图 1 说 明 书 附 图 CN 104156968 A 12 2/3 页 13 图 2 说 明 书 附 图 CN 104156968 A 13 3/3 页 14 图 3 说 明 书 附 图 CN 104156968 A 14 。