公开(公告)号：CN117173224A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311147759.8

申请日：2023-09-07

Applicant: 安徽大学

Inventor： 黄林生 ,  王浩宇 ,  樊江川 ,  郭新宇 ,  肖鹏亮 ,  吴延东

IPC: G06T7/33 ,  G06T5/50 ,  G06V20/13 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明涉及一种基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法，包括：获取无人机大田影像以及与无人机大田影像对应的位姿信息；对每张无人机大田影像进行重投影，得到初始投影矩阵；通过Delauny算法构成三角剖分网络；通过三角剖分网络中的节点，每两个节点对应的影像通过SIFT算子做特征点匹配；生成拼接顺序；获得全景图；计算全景图的全局配准误差，对全景图的全局配准误差进行优化。针对大田无人机影像特征点匹配不易、容易出现误匹配的情况，本发明采用互相关系数可以检验特征点误匹配；本发明采用Delauny算法构建三角剖分网络，可极大降低局部配准的次数；本发明可以参与的无人机影像数量大。