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    無人機(jī)航拍球面全景圖技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)

    2019-09-25 06:14:53周文濤陳心雨張旻劉曉杰
    關(guān)鍵詞:無人機(jī)航拍

    周文濤 陳心雨 張旻 劉曉杰

    摘要:球面全景圖技術(shù)是一種基于圖像配準(zhǔn)和拼接的技術(shù),主要利用的是光學(xué)圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)模型繪制虛擬場(chǎng)景,相比傳統(tǒng)的三維建模繪制,其主要的優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在效率和效果上。近年來,球面全景圖技術(shù)隨著無人機(jī)技術(shù)和航拍技術(shù)的發(fā)展有了更大的應(yīng)用平臺(tái),同時(shí),更多相關(guān)的研究,如基于圖像繪制的圖像配準(zhǔn)和拼接技術(shù)也將進(jìn)一步受到重視。通過無人機(jī)拍攝獲取圖像,對(duì)拍攝的多張圖像使用 SIFT 或SURF算法來提取圖像中的特征點(diǎn),同時(shí),對(duì)這些特征點(diǎn)進(jìn)行初步計(jì)算匹配時(shí)加入序貫相似性檢測(cè)算法,由此完成圖像拼接工作。通過研究和實(shí)驗(yàn)證明,采用算法既能提升匹配速度,又能得到較好的無縫拼接效果圖。

    關(guān)鍵詞:無人機(jī);航拍;球面全景圖;圖像拼接

    那些通過常用的無人機(jī)拍攝平臺(tái)拍攝獲取的高分辨率影像,受到無人機(jī)飛行高度、所攜帶的數(shù)碼相機(jī)焦距、成像效果以及高空間分辨率的限制,導(dǎo)致獲取的單張圖片的視野范圍有限。為了獲得區(qū)域的整體影像,并且以更加藝術(shù)和美觀的球面方式展示出來,我們通過配準(zhǔn)與拼接多張具有重疊區(qū)域影像的方式得到全景效果圖。通過測(cè)試,比較SIFT算法和SURF算法的優(yōu)勢(shì)以及存在的問題,在保證畫質(zhì)優(yōu)良的情況下,盡可能提升圖像處理的速度和減少運(yùn)算的時(shí)間,從而實(shí)現(xiàn)將無人機(jī)拍攝的多張影像快速自動(dòng)拼接,達(dá)到自動(dòng)且快速獲取高分辨率和超大視角的球形全景影像的效果。

    1? ? 基于特征檢測(cè)的算法

    基于特征檢測(cè)的算法不會(huì)因?yàn)閭鞲衅鲄?shù)、無人機(jī)周圍環(huán)境等因素的變化而變化,且能夠?qū)ε臄z的圖像快速完成配準(zhǔn)和拼接工作,所以特征檢測(cè)的方式在圖像的配準(zhǔn)和拼接研究、實(shí)驗(yàn)中得到廣泛的應(yīng)用。

    特征檢測(cè)是將圖像上檢測(cè)得到的特征當(dāng)作配準(zhǔn)單元,其主要由圖像特征配準(zhǔn)和區(qū)域配準(zhǔn)兩大類別組成。點(diǎn)、線、區(qū)域以及一些具有特殊結(jié)構(gòu)的元素組成了匹配的關(guān)鍵元素,其中,點(diǎn)特征能夠在旋轉(zhuǎn)平移時(shí)保持不變,同時(shí)具有穩(wěn)定性高、配準(zhǔn)精度高、運(yùn)算速度快的特點(diǎn);因此,利用圖像中的點(diǎn)特征來實(shí)現(xiàn)圖像的配準(zhǔn)和拼接,是如今應(yīng)用最廣泛且有效的方式。

    1.1? ?SIFT算法

    SIFT算法是一種選擇與描述圖像特征的算法,即使在畫面縮放移動(dòng)、方向角度變化以及明暗改變后,也能進(jìn)行特征匹配。其具有穩(wěn)定性高、匹配精度高、特征多量化、運(yùn)算速度快、特征向量聯(lián)合方便的特點(diǎn);但是,在提取邊緣光滑目標(biāo)特征點(diǎn)時(shí),體現(xiàn)出其能力較弱和實(shí)時(shí)性不足的缺點(diǎn)。[1]

    1.2? SURF算法

    SURF算法相較于SIFT算法,進(jìn)行了一些算法的優(yōu)化,使得運(yùn)算更加高效,同時(shí),也為使算法能夠應(yīng)用在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中提供了一種可行的解決方法。SURF的優(yōu)勢(shì)在于使用的檢測(cè)特征點(diǎn)為海森(Hesseian)矩陣的行列式值,輔以積分圖加速運(yùn)算,從而達(dá)到提升其效率的效果。

    1.3? ?SIFT尺度空間

    如圖1所示,為了獲得SIFT中的尺度空間,可以采用金字塔模型對(duì)圖像濾波的縮放方式。為了獲得若干組初始圖像,需要SIFT算法對(duì)一幅圖像進(jìn)行下采樣。為確保圖像金字塔的連續(xù)性,每一組的初始圖像都要以不同的[σ]進(jìn)行高斯濾波,從金字塔的每一組圖像中得到若干濾波后的圖像,再將其分為若干組(Octave),進(jìn)而再將組分為若干層(Layer)。由此可見,影響圖像金字塔計(jì)算量的兩大要素是金字塔的組數(shù)和層數(shù)。

    1.4? ?SURF尺度空間

    如圖2所示,相較于SIFT算法,SURF算法不會(huì)進(jìn)行下采樣。SURF算法采用了一個(gè)初始尺寸為9×9的盒子濾波器,在SIFT算法的計(jì)算過程中,盒子濾波器的尺寸也會(huì)隨之?dāng)U展,當(dāng)高斯二階微分函數(shù)的[σ]為1.2時(shí),經(jīng)過離散和減裁后9×9盒子濾波器便是濾波模板。[2]在SURF運(yùn)算中,圖像本身并不發(fā)生改變,為了獲得不同尺度的圖像,通過改變高斯濾波窗口的大小,也就能獲得SURF算法的尺度空間。

    1.5? ?RANSAC 匹配算法

    為了有效解決關(guān)鍵點(diǎn)匹配錯(cuò)誤引起的問題,我們采用了RANSAC匹配算法,RANSAC匹配算法擁有不錯(cuò)的魯棒性和容錯(cuò)性質(zhì),其核心理念是

    使用相對(duì)較少的初始數(shù)據(jù),使用一致的數(shù)據(jù)擴(kuò)展這個(gè)數(shù)據(jù)集。當(dāng)矩陣中匹配特征點(diǎn)最多時(shí),為了獲得最優(yōu)單應(yīng)性矩陣[H],需要使用RANSAC進(jìn)行匹配。因?yàn)閔33=1,所以單應(yīng)性矩陣[H]存在8個(gè)未知的參數(shù),這時(shí)需要由8個(gè)方程來求解。[3]在將這些數(shù)據(jù)代入到點(diǎn)位置時(shí),一組特征匹配點(diǎn)可以得到兩個(gè)方程,那么通過4組特征匹配點(diǎn)對(duì)就可以求解單應(yīng)性矩陣[H]。

    實(shí)際上,圖像平移、方向及角度改變、光照變化等問題,都能通過SIFT算法和SURF算法得到較好的解決;因此,無人機(jī)在不同時(shí)間、不同角度拍攝多幅含有重疊區(qū)域的圖像后,依然能夠獲得好的配準(zhǔn)、拼接效果,從而大大減小了在時(shí)間和地點(diǎn)上的局限性。

    參考文獻(xiàn):

    [1] Surf算法特征點(diǎn)檢測(cè)與匹配[EB/OL].[2019-04-17].https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/52601010.

    [2] CV學(xué)習(xí)5 SURF算法詳解[EB/OL].[2019-04-17].https://? ?www.cnblogs.com/gfgwxw/p/9415218.html.

    [3] RANSAC 特征匹配算法解析[EB/OL].[2019-04-18].https://blog.csdn.net/Chenyukuai6625/article/details/75282?404.

    [4] 孫俊.基于視頻的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡提取系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].武漢:武漢理工大學(xué),2013.

    [5] SIFT特征和SURF特征比較[EB/OL].[2019-04-18].https://blog.csdn.net/blateyang/article/details/76512398.

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