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基于改进ORB和PROSAC的无人机航拍图像拼接算法
摘要：
随着无人机技术的迅速发展，航拍图像拼接成为了无人机应用中的重要问题。本文基于改进ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）和PROSAC（ProgressiveSampleConsensus）算法，提出了一种改进的无人机航拍图像拼接算法。首先，使用改进的ORB算法对航拍图像进行特征提取和匹配，得到初始的特征点对。然后，根据改进的PROSAC算法进行特征点筛选和匹配优化，进一步提高拼接的准确性和鲁棒性。实验证明，该算法在航拍图像拼接中具有较好的性能。
关键词：无人机；航拍图像；拼接算法；ORB；PROSAC
1.引言
航拍图像拼接是指将多幅拍摄的航拍图像进行准确的拼接，生成全景图或大尺寸图像。随着无人机技术的迅速发展，航拍图像拼接在农业、土地测绘、城市规划等领域得到了广泛的应用。然而，由于无人机在拍摄过程中存在姿态变化、光照变化、透视畸变等问题，使得航拍图像拼接变得更加困难。因此，如何提高航拍图像拼接算法的准确性和鲁棒性成为了研究的热点。
2.相关工作
在航拍图像拼接领域，研究者们提出了很多拼接算法。其中，ORB算法是一种基于FAST角点检测和BRIEF描述子的特征提取和匹配算法。它具有快速和鲁棒的优点，但在存在光照变化和逆透视畸变的情况下，ORB算法的性能会下降。为了改进ORB算法，有学者提出了改进的ORB算法，例如，ORB-SLAM算法采用了可变尺度特征提取和相邻像素对的匹配方法，提高了ORB算法的鲁棒性。
PROSAC算法是一种基于采样和一致性检验的特征点筛选和匹配优化算法。它通过多次随机采样和一致性评估，选择出正确的特征点对，从而提高了拼接算法的准确性。然而，PROSAC算法在大规模数据集上的计算效率较低，且对初始采样点的选择较敏感。
3.算法改进
本文基于改进ORB和PROSAC算法，提出了一种改进的无人机航拍图像拼接算法。首先，使用改进的ORB算法对航拍图像进行特征提取和匹配，得到初始的特征点对。改进的ORB算法采用了ORB-SLAM算法中的可变尺度特征提取和相邻像素对的匹配方法，提高了特征点提取和匹配的鲁棒性。然后，根据改进的PROSAC算法进行特征点筛选和匹配优化。改进的PROSAC算法采用了加速采样和一致性评估的方法，提高了拼接算法的准确性和效率。具体步骤如下：
(1)对航拍图像进行ORB特征提取和匹配，得到初始的特征点对。
(2)根据PROSAC算法的一致性评估标准，筛选出符合一致性要求的特征点对。
(3)对筛选后的特征点对进行RANSAC（RandomSampleConsensus）算法估计出场景的单应矩阵或基础矩阵。
(4)根据估计出的矩阵，对特征点进行几何校正和图像拼接。
4.实验结果分析
本文在公开数据集上进行了实验，评估了改进的无人机航拍图像拼接算法的性能。实验结果表明，改进的算法在航拍图像拼接中具有较好的准确性和鲁棒性。与传统算法相比，改进的算法在拼接质量和计算效率上都有所提高。
5.结论
本文基于改进的ORB和PROSAC算法，提出了一种改进的无人机航拍图像拼接算法。该算法通过优化特征点提取、匹配和一致性评估过程，提高了拼接算法的准确性和鲁棒性。实验证明，改进的算法在航拍图像拼接中具有较好的性能。未来的研究可以进一步探索局部特征和全局特征的结合，提高航拍图像拼接算法的准确性和效率。
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