[发明专利]一种多机协同约束下高精度图像拼接方法

说明书

本发明公开了一种多机协同约束下高精度图像拼接方法，其从多机协同控制角度出发，基于多无人机的空间位姿信息，构建多尺度多视角图像拼接模型。针对单一单应性矩阵存在重影、像素断裂等现象，提出自适应单应性矩阵方法改善拼接效果。对于同一重叠区域模糊和拼接后色彩不一致问题，采用加权平滑算法，通过权值分配实现重叠部分图像平滑过渡，有效解决拼接重合附近的色差问题。利用自备航拍数据集进行算法性能验证，实验结果表明，本发明所提方法具有良好的拼接性能，配准精度明显提高，满足多机协同巡视飞行过程中对多尺度多视角航拍图像拼接高实时性及高精度的要求。

技术领域

本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其涉及一种多机协同约束下高精度图像拼接方法。

背景技术

图像拼接是将同一场景中存在重叠区域的多张图像组合成一幅宽视野、高分辨率完整图像的过程。目前常用的图像配准方法包括基于图像灰度、基于变换域和基于特征的方法。其中基于特征的匹配方法应用较为广泛,包括基本的HOG(Histogram of OrientedGradients，方向梯度直方图)特征、SIFT(Scale-Invariant Feature Transform，尺度不变特征变换)算法、SURF(Speeded Up Robust Features，加速鲁棒性特征)算法及ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF，快速特征点提取和描述算法)等改进算法。而HOG特征对图像几何和光学形变具有不变性、鲁棒性强,但实时性差、对噪点敏感，且对于遮挡问题处理比较困难；SIFT算法鲁棒性强、可靠性高，但计算量大，不能满足拼接实时性需求；SURF算法匹配速度快、运行效率高,但在尺度不变性、旋转不变性等性能上表现不够理想；ORB算法计算速度快，其运行时间远远优于SIFT和SURF，实时性性能良好，且对于噪声及其透视变换具有不变性。并且专利CN105869120A中公开了一种图像拼接的实时性优化方法，其通过锁定重叠区域以减少特征点的搜索范围，提升拼接速度，该方法注重拼接的高实时性，但拼接质量不高。专利CN108921780A公开了一种无人机航拍序列图像快速拼接方法，该方法稳定性好且冗余信息低，但图像细节信息易丢失，不利于生成高精度拼接结果图。

由于相机视角有限且环境复杂，难以实时获取高分辨率、综合性广域结果图，而利用多架无人机搭载多模传感器协同巡视任务区域能大幅提高巡视效率，但使用无人机巡视时仍存在两个问题：一是多机之间的信息共享及通信问题，实现复杂大量数据在极短时间内完成传输，避免信息不同步；二是多机拍摄图像的后处理问题，多机获取的图像信息本身是分离的，且各无人机飞行高度、相对位置和姿态的不同，导致各传感器采集到的航拍图像尺度和视角均不相同。目前，无人机航拍图像拼接方法对于同一平面图像的拼接效果较理想，但多机协同拍摄时常出现多个尺度多个视角图像相互交叉、重叠等情况，且现有算法无法同时满足高实时性和高精度要求。

为了解决该问题，如何合理利用多机协同策略，实现多尺度多视角航拍图像的拼接成为目前亟待解决的问题。

发明内容

针对上述存在的问题，本发明提供一种多机协同约束下高精度图像拼接方法，能够解决多无人机协同巡视过程中数据量大且类型复杂,导致拼接效率低、质量差的问题。

本发明的核心思路为：

首先从多机协同控制角度出发，实时采集航拍图像，选定先各无人机机间拼接、后单机序列帧间拼接的快速拼接方案；再利用ORB特征提取算法，充分考虑多机拍摄条件下，不同尺度、不同视角图像变换关系的区别，构建自适应单应性矩阵完成图像的高精度配准与拼接；最后利用加权平滑算法实现重叠图的平滑过渡，解决拼接得到的大视场图像存在断裂、接缝明显等视觉效果问题，从而提升图像拼接质量。

实现本发明目的的技术解决方案为：

一种多机协同约束下高精度图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过多传感器实时采集地面图像并结合多无人机之间的位置、姿态、角度信息，构建多机协同实时图成像模型，从而确定实际成像区域；