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    基于無人機(jī)的航拍影像快速拼接技術(shù)研究

    2018-01-06 05:03:16金劍武海彬劉文華
    中國管理信息化 2018年21期

    金劍 武海彬 劉文華

    [摘? ? 要] 本文采用基于顧及重疊的面Voronoi圖構(gòu)建影像拼接網(wǎng)絡(luò),生成目標(biāo)區(qū)域全部影像所對應(yīng)的Voronoi多邊形,依照影像順序依次進(jìn)行鑲嵌處理,形成初步拼接成果圖。應(yīng)用基于Wallis濾波器的多片色彩均衡算法,進(jìn)行影像勻光操作,實(shí)現(xiàn)拼接影像間的自然過渡。本文采用C++編程語言實(shí)現(xiàn)無人機(jī)影像特征提取、粗差消除、光束法平差、影像色彩一致性處理等環(huán)節(jié),設(shè)計(jì)并開發(fā)出界面友好型無人機(jī)航拍影像自動拼接軟件系統(tǒng),能夠快速進(jìn)行影像拼接處理,獲取良好的拼接效果。

    [關(guān)鍵詞] 無人機(jī)影像拼接;拼接線;色彩均衡

    doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 21. 071

    [中圖分類號] F270.7;TP391.41? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]? A? ? ? [文章編號]? 1673 - 0194(2018)21- 0166- 05

    1? ? ? 無人機(jī)影像鑲嵌算法

    影像鑲嵌(image mosaic)是指對具有重疊區(qū)域的多幅影像按照一定規(guī)則進(jìn)行坐標(biāo)變換,將全部影像規(guī)范到統(tǒng)一的坐標(biāo)框架下,初步拼接成一幅覆蓋整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的大型影像的過程[1]。影像拼接線的自動生成是鑲嵌任務(wù)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),現(xiàn)有的拼接線生成方法多只關(guān)注于相鄰的兩幅影像間單條拼接線生成情況,這類方法在整個(gè)拼接區(qū)域能構(gòu)建多條拼接線,各拼接線具有獨(dú)立性,只能按照影像順序依次拼接,不利于直接生成最終鑲嵌成果圖。由于拍攝環(huán)境的影響,航空影像內(nèi)部及影像之間在亮度分布上存在不同程度的差異,對其進(jìn)行色彩均衡處理可以提升影像清晰度,獲取更佳拼接效果,影像勻光操作十分重要。本文介紹無人機(jī)影像拼接優(yōu)化策略,采用基于顧及重疊的面Voronoi圖的拼接線網(wǎng)絡(luò)自動生成算法和基于Wallis濾波器的多片色彩均衡算法,實(shí)現(xiàn)無人機(jī)影像快速鑲嵌與色彩一致性處理操作。

    2? ? ? 無人機(jī)影像拼接線自動生成

    2.1? ?顧及重疊的面Voronoi圖

    Voronoi圖[2]是計(jì)算幾何中描述對象空間鄰近關(guān)系的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),一般用于求解點(diǎn)集、面元、空間幾何體等幾何對象的距離相關(guān)問題。面Voronoi圖[3]是以面元為空間目標(biāo),基本運(yùn)算單元是兩個(gè)或數(shù)個(gè)互相分離的獨(dú)立平面的集合,如圖1所示。無人機(jī)獲取的相鄰航拍影像相互重疊,影像面元不具備獨(dú)立性,因此無法應(yīng)用面Voronoi圖構(gòu)建影像間拼接線,潘俊等人基于此提出了顧及重疊的面Voronoi圖能夠很好地解決問題。

    在待拼接的影像為有限區(qū)域的情況下,可使用顧及重疊的面Voronoi圖構(gòu)建拼接線。無人機(jī)所獲取的任意兩幅相鄰影像都具有60%-80%的重疊區(qū)域,所對應(yīng)的非重疊區(qū)域?qū)γ鎂oronoi圖的生成具有一定約束,在此約束下重新劃分相鄰兩幅影像的重疊區(qū)域,并分別保留多邊形所分割兩幅影像間的對應(yīng)區(qū)域,將其歸于非重疊部分,生成新的拼接影像。

    2.2? ?影像拼接線自動生成

    在獲取影像時(shí),每張影像相互獨(dú)立且依照中心投影成像,影像的中心部位投影質(zhì)量較好,而用以進(jìn)行鑲嵌的影像邊緣部分則會產(chǎn)生一些灰度差異,基于顧及重疊的面Voronoi圖所選取的初始拼接線能使接邊區(qū)域盡可能靠近相鄰兩幅影像的中心區(qū)域,均衡地剔除兩邊影像的失真邊緣,確保最佳拼接效果??紤]到顧及重疊的面Voronoi圖在重疊區(qū)域能劃分產(chǎn)生無間隙、高吻合拼接線,對原始平面進(jìn)行剪裁后再無重疊區(qū)域,高效剔除冗余數(shù)據(jù),所劃分出的區(qū)域保持結(jié)果唯一性,不存在多變情況,符合影像鑲嵌的需求,故將其應(yīng)用于大范圍無人機(jī)航拍影像拼接線的自動生成中。此方法能夠?qū)Ω飨噜徲跋裰丿B區(qū)域進(jìn)行有效劃分,形成每幅無人機(jī)影像的有效鑲嵌多邊形,計(jì)算影像對應(yīng)的有效拼接范圍,高效且快速地構(gòu)建拼接線。該方法的結(jié)果與影像坐標(biāo)相關(guān),但不受影像順序影響,可以提高拼接處理的靈活性,滿足無人機(jī)影像快速鑲嵌的需求。

    相鄰影像共用一段或數(shù)段Voronoi多邊形公共邊,全部影像生成的面Voronoi彼此相連,全部接邊線構(gòu)成目標(biāo)區(qū)域的拼接線網(wǎng)絡(luò),顧及重疊的面Voronoi圖的生成是構(gòu)建拼接線的關(guān)鍵所在。首先確定相鄰影像間重疊區(qū)域的范圍,定義一個(gè)新的面集來表示原始無人機(jī)影像;接著,考慮重疊區(qū)域的大小,生成顧及重疊的面Voronoi圖,求得全部影像所對應(yīng)的Voronoi多邊形;解算相鄰影像的拼接線,即各Voronoi多邊形間的公共邊,拼接線彼此互相連接就構(gòu)成所需要的拼接線網(wǎng)絡(luò)。

    2.3? ?確定影像重疊范圍

    在構(gòu)建影像拼接線網(wǎng)絡(luò)之前,需要確定相鄰影像的重疊區(qū)域,在重疊區(qū)域中生成影像拼接線,這樣既能剔除冗雜無用數(shù)據(jù),更降低了計(jì)算機(jī)程序運(yùn)算量。航帶中的無人機(jī)影像是沿飛行方向快速、依次拍攝的,可以忽略影像間大小差異,無人機(jī)影像經(jīng)過坐標(biāo)投影變換后所得到的影像按照矩陣形式存儲,如圖2所示,用灰度值為0的像素填充影像周邊無信息區(qū)域,糾正后影像排列規(guī)則,相鄰影像的重疊情況也較為簡單。對兩幅圖像(也就是兩個(gè)矩形)的相交情況進(jìn)行正確判斷是生成有效拼接線的重要前提。本文假定影像的重疊情況有以下3種,如圖3所示。

    假設(shè)給定的兩個(gè)影像為A和B,影像A所在存儲矩陣的左上角坐標(biāo)為(xa1,ya1),右下角坐標(biāo)為(xa2,ya2),影像B所在存儲矩陣的左上角坐標(biāo)為(xb1,yb1),右下角坐標(biāo)為(xb2,yb2)。判斷兩個(gè)矩形是否相交,只要確定兩個(gè)矩形的中心坐標(biāo)的水平和垂直距離,只要這兩個(gè)值滿足某種條件就可以相交。計(jì)算影像A和B的寬、高分別記為Wa,Ha,Wb,Hb

    可以求出影像A和B的中心坐標(biāo)(xa3,ya3)、(xb3,yb3):

    當(dāng)同時(shí)滿足公式時(shí),兩幅影像則相交。

    設(shè)相交的重疊區(qū)域?yàn)镃,記C的左上角坐標(biāo)為(xc1,yc1),右下角坐標(biāo)為(xc2,yc2),則有:

    2.4? ?顧及重疊的面Voronoi多邊形的生成

    由2.3節(jié)可知每個(gè)顧及重疊的面Voronoi圖的生成都包含兩個(gè)步驟:①確定相鄰影像間重疊區(qū)域,在該區(qū)域生成影像中軸線;②計(jì)算各影像對應(yīng)的Voronoi多邊形。

    2.4.1? ?計(jì)算重疊影像間中軸線

    圖像的中軸最開始被Blum形象地定義為著火地模型(Grass-fire model),[4]如圖4所示。對于平面幾何圖形而言,其任意兩條邊界都存在一個(gè)內(nèi)切圓,這些內(nèi)切最大圓圓心的軌跡構(gòu)成多邊形中軸線,且中軸線上的點(diǎn)到多邊形的對應(yīng)邊界的距離相等。

    在上一步中確定了相鄰影像間重疊區(qū)域,又根據(jù)中軸定義可知,我們所需求解的重疊區(qū)域平分線即是圖像中軸的一部分,周培德[5]等人提出的簡單多邊形、凸多邊形中軸算法,本文以該算法思想為依據(jù),實(shí)現(xiàn)重疊區(qū)域中軸提取算法,具體步驟描述如下:

    假設(shè)多邊形有N個(gè)頂點(diǎn),沿逆時(shí)針方向分別命名為P1,P2,…,PN,并且Pi-1和Pi+1都是Pi的相鄰頂點(diǎn)。

    (1)依次計(jì)算頂點(diǎn)Pi(i=1,2,…,N)的角平分線。

    (2)任意相鄰頂點(diǎn)Pi和pi+1角平分線的交點(diǎn)設(shè)為qi,依次計(jì)算交點(diǎn)qi到多邊形對應(yīng)邊PiPi+1的距離di

    (3)設(shè)參數(shù)d=min(d1,d2,…,dN),以d=d1的情況為例進(jìn)行說明,按逆時(shí)針方向重新排列頂點(diǎn)順序,使得d1對應(yīng)的頂點(diǎn)q1到對應(yīng)邊的距離最小。當(dāng)di有多個(gè)最小值時(shí),可任意選擇其中的某di做如上處理。

    (4)以重新排列后的頂點(diǎn)P0為起始點(diǎn),即令StartPoint=P0,m=1,n=N,求解頂點(diǎn)Pi與頂點(diǎn)Pm、Pi與Pn的角平分線交點(diǎn)point_m、point_n。

    (5)計(jì)算點(diǎn)間歐式距離,若d(point_m,StarPoint)

    (6)若d(point_m,StarPoint)>d(point_n,StarPoint),則改變起始點(diǎn)為StarPoint=point_n,n--。

    (7)保存上一步中生成的中軸轉(zhuǎn)折點(diǎn),編號為J1,J2,…,JN,并記錄每個(gè)中軸轉(zhuǎn)折點(diǎn)對應(yīng)的多邊形頂點(diǎn);線段PmPm+1,PnPn-1延長線相交,計(jì)算該夾角的平分線teml,teml與頂點(diǎn)Pm+1,Pn角平分線相較于point_m和point_n。

    (8)重復(fù)執(zhí)行步驟(5),當(dāng)m=n時(shí)停止運(yùn)算。

    (9)按照順序依次連接全部StarPoint及多邊形頂點(diǎn),構(gòu)建多邊形中軸線。

    如圖5所示,圖中虛線即所求多邊形的中軸線。

    2.4.2? ?生成影像Voronoi多邊形

    根據(jù)以上介紹的原理方法,獲取任意兩個(gè)相鄰影像重疊區(qū)域的中軸線,即重疊面平分線之后,還需用此平分線對相應(yīng)無人機(jī)影像進(jìn)行劃分與剪裁操作,去除變形較大的邊緣部分,生成影像所屬的Voronoi多邊形,以便生成全部影像的Voronoi圖,具體實(shí)現(xiàn)過程如下:

    (1)按照無人機(jī)影像航帶間序列號以及航帶號依次確定相鄰影像間重疊區(qū)域范圍。

    (2)依據(jù)航帶內(nèi)影像排列順序依次計(jì)算相鄰影像的重疊區(qū)域平分線,再計(jì)算航帶間相鄰影像重疊區(qū)域平分線。

    (3)對于一對部分區(qū)域重合的無人機(jī)影像,用生成的平分線剪裁影像重疊部分的外部區(qū)域,并保存結(jié)果。

    (4)對于位于航帶中間的影像,其每次剪裁結(jié)果都作為下次處理的初始輸入,再完成多次劃分后可生成當(dāng)前無人機(jī)影像的初始Voronoi圖。

    (5)再按照上述操作,對航帶間影像重疊區(qū)域做局部剪裁,計(jì)算每幅影像所屬Voronoi多邊形,每幅正射影像都被切割成互不重疊的不規(guī)則多邊形,這樣就完成了整個(gè)區(qū)域影像Voronoi圖生成操作。

    在生成無人機(jī)影像Voronoi圖的過程中,依據(jù)Weiler[6],劉勇奎[7]所提出的多邊形剪裁算法來確定重疊區(qū)域中平分線的出點(diǎn)與入點(diǎn)。其具體思路可簡述為:以相鄰兩幅無人機(jī)影像的重疊區(qū)域?yàn)閰⒖?,確定區(qū)域平分線的入點(diǎn)和出點(diǎn),入點(diǎn)和出點(diǎn)一一對應(yīng),一對出入點(diǎn)確定一條平分線,當(dāng)遇到出點(diǎn)時(shí)完成一次劃線過程;算法跳轉(zhuǎn)至相同重疊區(qū)域繼續(xù)追蹤以求解新的區(qū)域平分線,不進(jìn)行重復(fù)操作直到回至起始入點(diǎn),此時(shí)求解出整個(gè)重疊區(qū)域全部的區(qū)域平分線。

    2.5? ?生成拼接線網(wǎng)格

    從上一步中獲取了無人機(jī)航拍區(qū)域中全部影像Voronoi多邊形,可以看出兩幅相鄰影像重疊區(qū)域具有形狀相同的公共邊,計(jì)算并保存該公共邊信息,即生成一條拼接線,按照一定規(guī)則連接眾多拼接線的頂點(diǎn),便可構(gòu)建整個(gè)航拍區(qū)域的拼接線網(wǎng)絡(luò)??紤]到無人機(jī)影像具有較大的航向重疊度,在這種高重疊的情況下,不能生成正確的拼接線網(wǎng)絡(luò),第一幅圖像與第三幅圖像之間也有重疊,這樣兩兩生成的拼接線會相互交叉,出現(xiàn)拼接漏洞的情況。解決這一缺陷的方式之一是對圖像進(jìn)行抽片,即隔片進(jìn)行拼接,但在飛機(jī)飛行姿態(tài)不穩(wěn)定的時(shí)候有可能會出現(xiàn)拍攝漏洞,需要對這類情況謹(jǐn)慎處理。將全部影像依據(jù)拼接線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行投影后,對其進(jìn)行多分辨率融合,可解決曝光差異問題以及弱化拼接線痕跡。

    3? ? ? 基于Wallis濾波器的多片色彩均衡算法

    影像色彩均衡[8]算法又稱影像勻光算法,基于Wallis濾波器的勻光算法是影像間自動化的勻光處理,也是目前使用較多的一種方法。Wallis濾波器具有一定的特殊性,它通過局部影像變換以增強(qiáng)原始影像間灰度、色彩反差,適用于多幅影像間色彩、亮度差異調(diào)整。

    3.1? ?Wallis濾波器

    Wallis濾波器具有一定的特殊性,通過進(jìn)行影像的局部區(qū)域變換,將影像局部區(qū)域的灰度均值及方差映射到給定的對應(yīng)值,并且使不同區(qū)域影像的灰度方差和灰度均值都近似相等,以模糊影像區(qū)域間較大反差,增強(qiáng)影像中灰度微小信息,這種特殊的濾波器廣泛應(yīng)用于影像配準(zhǔn)、融合等圖像處理任務(wù)中。

    Wallis濾波器的一般表達(dá)式為:

    可見,當(dāng)r1>1時(shí),可以看作高通濾波,當(dāng)r1<1時(shí),則可視為低通濾波。經(jīng)典的Wallis濾波器中b和c同時(shí)取1,此時(shí)該濾波器的表達(dá)形式為:

    當(dāng)mg=mf,sg=sf,時(shí),使用Wallis濾波器對原始圖像進(jìn)行處理不會引起影像灰度的變化。

    3.2? ?基于Wallis濾波器的影像勻光

    一幅影像的均值反映其色調(diào)與亮度,而標(biāo)準(zhǔn)偏差則反映影像的灰度動態(tài)變化范圍。在無人機(jī)上搭載普通相機(jī)進(jìn)行對地拍攝,所獲取的影像一般能滿足70%的航向重疊以及50%的旁向重疊,相鄰影像重疊區(qū)域間地物具備一定相關(guān)性,在理想飛行情況下相鄰的若干幅影像應(yīng)具有近似一致的色調(diào)、亮度和反差,因而也具有近似的灰度均值與標(biāo)準(zhǔn)偏差。無人機(jī)影像中真實(shí)場景的色彩信息在色彩空間上具有連續(xù)性,而且影像局部色彩差異對影像整體色彩信息的影響較小,可以確保相鄰影像間的灰度均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差近似一致性,因此Wallis濾波器可以用于進(jìn)行測區(qū)多幅重疊影像的色彩一致性處理。而且基于Wallis濾波的影像勻光方法簡單、快速、有效,當(dāng)不同影像范圍內(nèi)地物信息變化不大時(shí),就能取得很好的效果,十分有利于大尺寸無人機(jī)影像的快速拼接。

    基于Wallis濾波器的多幅無人機(jī)影像勻光處理的基本步驟為:

    (1)統(tǒng)計(jì)航測區(qū)域內(nèi)相鄰影像的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差,根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)確定輸出圖像的目標(biāo)均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差,即分別選取各影像灰度均值的平均值、方差最大值為目標(biāo)均值、目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)偏差。

    (2)以此目標(biāo)值為基準(zhǔn),將選取的目標(biāo)均值和方差帶入Wallis濾波器表達(dá)式中,計(jì)算乘性系數(shù)和加性系數(shù),然后對側(cè)區(qū)內(nèi)所有影像進(jìn)行色彩均衡處理。

    基于Wallis濾波的多片影像勻光是對影像進(jìn)行線性變換,其中乘性常數(shù)決定影像灰度級間的距離,加性常數(shù)決定影像灰度偏移量,使加性常數(shù)取0以上數(shù)值、乘性常數(shù)取1或1以上數(shù)值可避免灰度流失、灰度合并現(xiàn)象,能夠很好地保存原始影像的地物紋理、細(xì)節(jié)信息。Wallis勻光算法能夠?qū)Σ痪鶆驘o人機(jī)航拍影像的暗部區(qū)域進(jìn)行灰度增強(qiáng),同時(shí)對亮度區(qū)域進(jìn)行灰度壓縮,經(jīng)過Wallis勻光處理后的影像在影像色調(diào)和細(xì)節(jié)信息上都能與原影像保持一致。

    4? ? ? 實(shí)驗(yàn)與分析

    4.1? ?Voronoi圖拼接線生成

    當(dāng)前計(jì)算機(jī)硬件資源是有限的,為了實(shí)現(xiàn)大量、海量影像的拼接,不能簡單地將所有影像拼接的操作都放在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中進(jìn)行。本文在匹配完成后,求取各影像相對于參考影像的透視變換矩陣,并通過L-M[9]算法平差對各影像的透視變換矩陣進(jìn)行整體調(diào)整以消除誤差積累,然后對所有的影像做透視變換并保存,最后對透視變換后的影像進(jìn)行鑲嵌,鑲嵌線基于顧及重疊的面Voronoi圖生成。

    為了對基于顧及重疊的面Voronoi圖的拼接線的生成效果進(jìn)行說明,本文先對9幅單航帶影像進(jìn)行拼接線提取測試。圖6(a)是經(jīng)過透視變換得到的影像,圖6(b)是每一幅圖像對應(yīng)的Voronoi圖拼接線的圖像化表示,本文用黑白二值圖像進(jìn)行表示:白色區(qū)域表示對應(yīng)影像的有效部分,黑色部分表示對應(yīng)影像需要裁切掉的部分。由于航飛時(shí)飛機(jī)姿態(tài)不穩(wěn)定,導(dǎo)致影像間的航偏角(Kappa角)較大,所以投影后的影像相比于原始影像變形較大,生成的Voronoi拼接線也不規(guī)則。另外需要注意的是,Voronoi圖并不能保證每幅影像對應(yīng)的拼接線是單個(gè)多邊形,有可能一幅圖像對應(yīng)的拼接線由多個(gè)多邊形(multi-polygon)組成,如圖7所示。

    為了對整個(gè)算法進(jìn)行測試,本文選用一個(gè)測區(qū)的完整數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接測試,該測區(qū)有220幅影像,由SONY ILCE-7R相機(jī)拍攝,單幅影像的分辨率為7 360×4 912(約3 615萬像素),整個(gè)測區(qū)較為平坦,如圖8所示。

    由圖8結(jié)果可以看出,對于較為平坦的地區(qū),通過二維透視投影變換完全滿足無人機(jī)影像拼接的需求,通過匹配的粗差剔除以及L-M算法消除誤差累積的策略處理以后,影像之間幾乎沒有什么錯位,整個(gè)影像拼接效果良好。

    4.2? ?Wallis勻光勻色

    相比于衛(wèi)星影像和有人機(jī)拍攝的航空影像,無人機(jī)一般搭載普通數(shù)碼相機(jī),飛機(jī)姿態(tài)也不穩(wěn)定,拍攝時(shí)更容易受到拍攝角度、曝光等因素的影響,獲取的影像常常會存在著較大的色彩和亮度差異,對于這一類影像,有必要進(jìn)行影像的勻光勻色處理,本文主要利用Wallis濾波器進(jìn)行無人機(jī)影像的勻色處理。

    為了對Wallis勻光勻色的效果進(jìn)行測試,本文選用了一組部分影像被云遮擋的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),如圖9 (a)中的第二幅影像和第三幅影像,由于被云遮擋后影像色調(diào)明顯偏暗,和第一幅影像具有較大的色彩差距。圖9 (a)是Wallis勻光勻色前的影像,圖9 (b)是經(jīng)過Wallis勻光勻色處理之后的影像,實(shí)驗(yàn)中以第一幅影像的均值和方差作為參考值,對另外的影像進(jìn)行均值和方差的調(diào)整,由圖中結(jié)果可以看出,經(jīng)過Wallis勻色以后,原來影像之間較大的色彩差異能夠有效得到調(diào)整,勻色以后影像之間的亮度和色彩趨于一致。

    為了對Wallis勻光勻色的效果進(jìn)一步進(jìn)行說明,本文對整個(gè)測區(qū)的影像進(jìn)行了拼接測試,如圖10和圖11所示。由于拍攝時(shí)天氣較陰,測區(qū)的絕大部分影像偏暗,同時(shí)因?yàn)橐恍┱趽鹾头瓷涞囊蛩?,有的影像?nèi)部色彩和亮度不一致。

    圖10是經(jīng)過Wallis勻光勻色處理之后拼接而成的效果圖。首先從整體效果來看,沒有經(jīng)過Wallis勻光處理的影像拼接圖明顯偏暗,影像存在著亮度和色彩的不一致,而經(jīng)過勻光勻色處理之后,拼接后的影像亮度和色彩基本一致,整個(gè)影像的目視效果更好;從影像局部來看,沒有經(jīng)過勻光勻色處理的拼接圖會出現(xiàn)“斑塊狀”圖斑,這在經(jīng)過勻光處理以后的影像拼接圖上是沒有的。

    由于方差在一定程度上反映了影像的細(xì)節(jié)和偏差,因而最大的方差能夠最大化地保證影像的細(xì)節(jié),所以本文的標(biāo)準(zhǔn)方差取所有影像方差的最大值;而由于影像的亮度值在一定程度上取決于影像質(zhì)量的好壞,當(dāng)亮度差異特別大或者亮度過高/過低時(shí),建議人工選取,一般默認(rèn)設(shè)為影像的平均灰度均值。

    5? ? ? 結(jié)? ? 語

    本文分別從拼接線構(gòu)網(wǎng)、影像色彩均衡處理角度介紹了兩種影像拼接效果優(yōu)化策略:首先是采用基于顧及重疊的面Voronoi圖構(gòu)建目標(biāo)區(qū)域整體拼接線網(wǎng)絡(luò),先確定每對相鄰影像的重疊范圍,再提取重疊區(qū)域中軸線,生成顧及重疊的面Voronoi多邊形,依序?qū)y區(qū)影像進(jìn)行剪裁,得到每幅影像對應(yīng)的Voronoi多邊形,多邊形接邊相連便形成整個(gè)目標(biāo)區(qū)域的拼接網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)無人機(jī)影像的良好拼接;針對無人機(jī)影像色彩不均衡現(xiàn)象,采用Wallis濾波器進(jìn)行影像勻光操作,通過統(tǒng)計(jì)影像灰度均值與方差,利用Wallis濾波器調(diào)整影像灰度的線性分布,保持多幅影像間色調(diào)、亮度的一致性,可以較好地對無人機(jī)航拍影像實(shí)現(xiàn)勻光處理。

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