基于IB-SURF算法的无人机图像拼接技术研究

来源：计算机工程与应用杂志2024年第3期北京时间：

作者：江智, 江德港, 黄子杰, 郭彩玲, 李柏林

单位：1.西南交通大学 唐山研究生院，河北 唐山 063000；2.唐山学院 河北省智能装备数字化设计及过程仿真重点实验室，河北 唐山 063000；3.西南交通大学 机械工程学院，成都 610000

摘要：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。结合无人机定位定姿系统（position and orientation system，POS）求取图像重叠区域；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；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；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。

关键词：无人机图像,IB-SURF算法,特征点提取,图像分块