利用捆绑调整技术的无控点航空图像无缝拼接

"本文介绍了一种无地面控制点航空图像无缝拼接算法，旨在解决航拍图像拼接中由于误差积累导致的图像扭曲问题。该算法利用SIFT特征点提取和匹配，结合改进的RANSAC算法去除外点，通过最小二乘法计算单应性矩阵，并采用捆绑调整法整体优化，确保图像拼接的精确性。最后，通过动态加权融合技术实现接缝处的平滑过渡。实验结果表明，该算法在实际无人机航拍图像拼接中表现出良好的效果。" 在数字摄影测量领域，航空图像的无缝拼接是一项关键技术。传统的有地面控制点的拼接方法依赖于实地测量的控制点，但在某些情况下，如无人机航拍，这些控制点可能难以获取或者成本高昂。因此，发展无需地面控制点的拼接算法具有重要意义。 本论文提出的算法首先应用SIFT（尺度不变特征变换）算法来提取图像中的关键特征点，这种算法能有效抵抗尺度、旋转和光照变化的影响，确保在不同图像间找到稳定的对应点。然后，通过改进的RANSAC（随机样本一致）算法剔除匹配过程中的异常点（外点），提高匹配的准确性。RANSAC是一种用于估计几何模型参数的有效方法，它可以容忍一定比例的异常数据。 接下来，使用过滤后的特征点对图像进行配准，通过最小二乘法求解单应性矩阵，这个矩阵描述了两个平面之间的几何关系。然而，仅靠单个单应性矩阵无法完全消除整个航带的累积误差，因此引入了捆绑调整法。捆绑调整是摄影测量中的一个核心概念，它通过对所有图像的相机参数和场景点进行联合优化，以减少全局误差，从而改善图像拼接的精度。 最后，为了实现接缝处的平滑过渡，论文采用了动态加权融合策略。这种方法可以根据接缝两侧图像的相似度动态调整权重，使得拼接边界更加自然，避免出现明显的接缝痕迹。 实验证明，这种无地面控制点的航空图像无缝拼接算法在实际的无人机航拍序列上能够实现高质量的拼接效果，有效解决了因误差积累导致的图像扭曲问题，提升了拼接图像的整体质量。该算法的应用有助于提高无人机航拍数据处理的效率和精度，对于遥感影像处理和地理信息系统等领域具有实用价值。