基于IB-SURF算法的无人机图像拼接技术研究

作者：江智; 江德港; 黄子杰; 郭彩玲; 李柏林

来源：计算机工程与应用, 2022, 1-10.

• 无人机图像
• IB-SURF算法
• 特征点提取
• 图像分块

针对传统SURF算法（Speeded Up Robust Features）在拼接高分辨率无人机航拍图像时运行速度慢、特征匹配率低的特点，提出了一种基于IB-SURF（Image Block-SURF）技术的无人机图像拼接算法。首先，结合无人机定位定姿系统（Position and Orientation System，POS）求取图像重叠区域；然后，构造掩模在无人机图像重叠区域检测特征点，减少特征提取时间；再次，借助图像分块（Image Block， IB）的思想对图像划分网格，精简筛选特征点；最后，引入Neighborhood-KNN （Neighborhood-K Nearest Neighbors）进行特征点匹配，提高图像匹配效率。实验结果表明，IB-SURF算法有较快的运行速度和较高的特征匹配率，平均特征匹配率达到84.3%，特征匹配正确率超过95.1%，为图像高质量拼接提供了技术基础。

• 单位
  唐山学院; 西南交通大学