基于Order-Aware Network内点筛选网络的电力巡线航拍图像拼接

作者：回立川; 李万禹; 陈艺琳

来源：计算机应用, 2021, 1-11.

• 电力巡线图像拼接
• OANet
• 挤压和激励网络
• MPA算法
• 内容压缩感知算法

针对电力巡线图像纹理复杂且具有视差变化,传统算法获取成对匹配点数量较少、配准精度较低,严重影响电力巡线无人机图像拼接效果等问题,提出一种改进OANet（Order-Aware Network）的图像拼接方法。首先借助加速“风”（AKAZE）算法对待拼接电力巡线图像粗匹配;然后对OANet中Order-Aware模块添加挤压和激励网络（SENet），从而增强网络对局部和全局上下文信息抓取能力,得到更精确地成对匹配点;随后通过MPA（Mesh-based Photometric Alignment）算法配准待拼接图像;最后借助内容压缩感知算法计算重叠区域最佳缝合线,完成图像拼接。改进OANet相较原OANet正确匹配点数量提高10%左右,耗时平均增加10ms;与APAP（As-Projective-As-Possible）算法、AANAP（Adaptive As-Natural-As-Possible）算法、MPA算法等配准拼接算法相比,最佳缝合线拼接方法的重叠区域的误差均方根为0,非重叠区域未发生畸变。实验结果表明，所提算法可快速、稳定地拼接电力巡线航拍图像。

• 单位
  辽宁工程技术大学