【摘 要】
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图像拼接技术被广泛应用于地质勘测、遥感图像处理、计算机视觉、医学图像分析、虚拟现实等领域,随着无人机应用的发展,无人机航拍图像拼接技术成为研究热点。本文对无人机航拍视频图像拼接方法进行了深入研究,主要内容如下:（1）为获得高质量的视频关键帧,设计了无人机航拍关键帧提取算法。该方法首先通过KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）算法以及无人机航拍的航带特征将原始无人机航拍视频分割成子视频;接
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图像拼接技术被广泛应用于地质勘测、遥感图像处理、计算机视觉、医学图像分析、虚拟现实等领域,随着无人机应用的发展,无人机航拍图像拼接技术成为研究热点。本文对无人机航拍视频图像拼接方法进行了深入研究,主要内容如下:（1）为获得高质量的视频关键帧,设计了无人机航拍关键帧提取算法。该方法首先通过KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）算法以及无人机航拍的航带特征将原始无人机航拍视频分割成子视频;接下来对子视频集合进行处理,利用VSM（Video Stabilization Module）模块,IQM（Image Quality Module）模块和SDM（Shooting Distance Module）模块选取出高质量的关键帧用于后续图像拼接。（2）针对无人机航拍图像特点,借鉴Auto Stitch图像拼接方法的思想,实现了无人机图像拼接算法。在特征点提取方面,通过实验对比了三种特征提取算法SIFT、SURF和ORB,确定SURF在特征点提取效果和效率上最优;针对多图像拼接过程中产生累积误差的问题,采用LM（Levenberg-Marquarelt）算法最小化图像的平方和投影误差,对所有图像的相机参数进行全局优化,减少拼接过程产生的漂移问题。在图像融合时,针对传统加权思想的羽化融合方式在缝合线附近会导致高频信息丢失的缺点,采用了多波段融合策略,保证在融合的区域减少丢失高频信息,使图像过渡更加自然。（3）构建了无人机航拍数据集用于无人机航拍图像拼接系统的测试与实验,并实现了一个无人机航拍图像拼接系统。实验表明,提出的无人机航拍视频关键帧提取算法能够保证提取的关键帧尽可能多地保留场景信息,所实现的无人机航拍图像拼接算法与已有方法相比,在图像拼接细节和流畅度上有一定提升。
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