大规模远红外图像拼接的视差处理与APAP方法改进

本文档探讨了非一致重叠率大批量航拍远红外图像拼接方法的研究，这在遥感和无人机技术中是一项关键任务。首先，引言部分简述了图像拼接的基本概念，强调了特征提取和图像配准的重要性，如SIFT和SURF算法。这些算法以其尺度不变性和旋转不变性，提高了特征匹配的准确性和效率。 远红外图像由于其特性——分辨率低、对比度弱、信噪比低，且纹理和边缘特征匮乏，使得传统的拼接方法面临挑战。针对这些问题，学者们已经开展了一些研究，例如樊佩琦等人采用改进的SURF算法适应红外图像拼接，而Alam等人则采用基于梯度的配准算法处理帧间偏移。王彦辉等人则提出灰度非均匀性校正和SURF配准结合的方法，以改善远红外图像序列的拼接效果。 然而，当处理大批量、广视角的远红外图像时，由于可能存在视差，传统的局部变换方法如APAP和SPHP变得尤为重要。APAP通过划分网格并计算局部单应性，实现了高效对齐，但可能导致非重叠区域的图像畸变。相比之下，SPHP通过将图像分为重叠、过渡和非重叠区域，既保证了局部对齐又减小了畸变，显示出了更好的效果。 AANAP方法作为后续发展，提出了自适应自然对齐的原则，它能够根据图像特性动态调整处理策略，进一步提升了大批量远红外图像拼接的精度和完整性。这种适应性强、性能优化的策略对于实际应用中的大规模数据处理具有重要意义，尤其是在无人机监控、环境监测等领域，对于提高数据处理效率和准确性具有不可忽视的价值。 总结来说，本文研究的核心内容包括特征提取算法的选择与优化、图像配准技术的改进，以及如何适应大规模、高视差的远红外图像拼接场景，以实现高效、准确的图像融合。这不仅有助于推动远红外图像处理技术的发展，也为实际应用场景提供了实用的解决方案。