基于改进ORB的无人机影像拼接算法

针对传统图像拼接算法在无人机遥感影像拼接过程中速度慢、效率低、无法满足实时准确拼接要求的问题,提出一种改进ORB的图像拼接算法。首先构建尺度金字塔并利用ORB算法提取特征点,利用BEBLID描述符对特征点进行特征描述,采用最近邻比值(NNDR)算法进行粗匹配;然后基于特征点投票构建最优化几何约束对特征点进一步优化,利用随机采样一致性(RANSAC)算法计算变换矩阵,获取高精度变换矩阵;最后利用改进的渐入渐出加权融合算法实现图像拼接。实验结果表明,所提算法配准精度最高达到100%,配准耗时低于0.91s,拼接图像信息熵达到6.8079。相较于传统算法,所提算法具有更高的拼接效率,在降低图像拼接时间的同时能够获取更高质量的拼接图像,性能显著提升。

基于室内标志的视觉定位方法

为解决室内交通场景中智能汽车和移动机器人进行定位计算的问题,利用室内场景中已存在的各类标志,引入BEBLID算法,提出1种视觉定位方法。对BEBLID算法进行改进,赋予其对图像整体进行特征表征的能力。将定位过程分解为离线阶段和在线阶段,离线阶段构建场景标志地图。在线阶段中,首先通过全局特征匹配,引入KNN方法确定最近节点和最近图像。通过局部特征匹配获得特征点一一对应关系。利用场景特征地图中存储的标志坐标信息,进行度量计算,获取当前位置信息。在教学楼、办公楼和室内停车场场景进行实验,实验中对场景标志的正确识别率达到90%,平均定位误差小于1 m,与传统方法相比,同一样本下识别精度相对提升约10%,实验验证了算法的有效性。