【摘 要】
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近年来,将无人机拍摄的单张图片进行处理拼接,是航拍图片处理的重要研究课题。本文根据航拍图的采集和拼接展开深入研究,提高拼接的精确度与效率。首先,选取合适时间、天气采集清晰的航拍图并按照水平垂直方向均匀间隔角度,确保相邻之间至少有20%重复区域。其次,把采集到的图片进行预处理。使用双线性插值法压缩分辨率,然后用均值滤波器对图片降噪,提高了后续拼接工作的效率和图片的质量。然后,经多组图实验分析后,定位
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近年来,将无人机拍摄的单张图片进行处理拼接,是航拍图片处理的重要研究课题。本文根据航拍图的采集和拼接展开深入研究,提高拼接的精确度与效率。首先,选取合适时间、天气采集清晰的航拍图并按照水平垂直方向均匀间隔角度,确保相邻之间至少有20%重复区域。其次,把采集到的图片进行预处理。使用双线性插值法压缩分辨率,然后用均值滤波器对图片降噪,提高了后续拼接工作的效率和图片的质量。然后,经多组图实验分析后,定位到传统算法耗时原因。针对匹配时间长、存在有误的匹配点等问题,在充分研究学习特征点提取匹配算法之后,采用改进后的SIFT算法进行特征点提取,通过约束特征向量描述符来提高运行效率。然后借助k-d树算法和RANSAC算法来增强了特征点提取配准运算的高效性和准确性。最后,通过对常用的融合方法进行分析比较后选取渐入渐出加权平均融合算法进行图像融合。通过多组Matlab实验仿真后表明,优化的算法不仅提高明显提升了准确性,拼接过渡自然,可以获得观感良好的全景图。同时,该算法运行效率得到了明显提高。
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