典型文献
基于最小生成树的无人机影像快速拼接方法
文献摘要：
无人机具备成本低、机动性强等特点,现已成为地面数据采集的主流平台.但由于无人机重量轻,容易出现不稳定的飞行姿态,随着影像数量的增多,会导致接边误差增大,整体拼接图变形明显.因此,为提升无人机影像拼接效率,提高成果质量,本文提出了一种基于最小生成树的无人机影像快速拼接方法.首先,为了抵消无人机影像姿态扰动过大产生的透视畸变,采用一种有效的投影平面选择策略,确保在姿态稳定的影像中选取参考平面;其次,应用尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT)算法对序列影像实施特征匹配,并经随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)算法剔除误匹配点,计算影像间的单应性变换矩阵;最后,依据影像关联准则,定义最小生成树为加权拓扑图,完成多幅影像的快速拼接.试验结果表明,该方法能有效降低无人机影像姿态不稳定带来的影响,生产出全局累积配准误差最小的影像拼接图,提高了无人机影像拼接的效率与质量.
文献关键词：
特征匹配;最小生成树;影像拼接;质量分析
中图分类号：
作者姓名：
刘威
作者机构：
上海市测绘院,上海200333
文献出处：
引用格式：
[1]刘威-.基于最小生成树的无人机影像快速拼接方法)[J].测绘技术装备,2022(04):72-77
A类：
B类：
最小生成树,无人机影像,快速拼接,拼接方法,机具,机动性,地面数据,主流平台,重量轻,飞行姿态,接边,影像拼接,成果质量,抵消,透视畸变,选择策略,姿态稳定,尺度不变特征变换,Scale,invariant,feature,transform,SIFT,序列影像,施特,特征匹配,随机抽样一致性,Random,Sample,Consensus,RANSAC,误匹配,单应性变换,变换矩阵,拓扑图,多幅,配准,效率与质量,质量分析
AB值：
0.377993
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
