[发明专利]一种无人机图像拼接方法、装置及存储介质

说明书

本方案公开了一种无人机图像拼接方法，该方法包括基于无人机拍摄图像序列，确定首个符合预设标准的图像为第一幅图像；间隔一定时间，获取与第一幅图像的有效图像区域有部分重合的第二幅图像；基于拍摄第二幅图像与第一幅图像时，无人机与拍摄目标之间的拍摄距离信息和拍摄角度信息，以及无人机的飞行速度信息，获得表示第二幅图像与第一幅图像变化关系的仿射变换矩阵；基于所述变换矩阵，完成所述第二幅图像与所述第一幅图像的拼接；重复上述步骤，完成第三幅图像与上述拼接后图像的再次拼接，通过多幅图像的拼接获得包含目标区域的完整图像。本方法涉及的图像处理原理简单，计算量小，对处理设备配置要求低，处理速度快。

技术领域

本发明涉及图像数据处理领域，特别涉及一种无人机图像拼接方法、装置及存储介质。

背景技术

在铁路科技创新的引领和驱动下，中国铁路建设发展取得了巨大成果，总体运营状态良好，但随着铁路运营时间、频次的增加，各铁路设施都会出现一定程度的伤损劣化，相比于其他基础设施，混凝土桥梁由于其特殊的地理位置，检测难度更大。近年来随着无人机技术的迅猛发展，使得铁路混凝土桥梁的快速检测、精准养护维修成为可能，开发无人机图像中铁路混凝土桥梁表面伤损的智能识别成为铁路领域的一大研究方向。

无人机采集的图像数据通常是视频，由于无人机的特殊工作原理，致使其图像的稳定性较差，各帧图像的尺度难以统一，这会对后期识别过程中病害的长、宽、面积、形态等几何特征信息的自动计算以及其精确定位产生很大影响，因此在进行智能识别之前，必须对无人机图像进行统一尺度工作，使得各图像中像素精度一致，将统一尺度后的图像重构成一幅反映整个混凝土桥梁的大图像，对大图像进行智能识别，这样测量、计算得到的表面伤损的几何特征信息及其在混凝土桥梁上的位置信息才是真实有效的。

目前常用的图像重构方法的基本原理都是特征点匹配，即寻找两幅图像中的特征点，根据特征点的多维特征信息的匹配程度在两幅图像中确定一定数量的匹配点对，利用这些匹配点对得到两幅图像的变换矩阵，进而完成图像的拼接重构。这种方法要遍历图像中的每个像素点，计算每个像素的特征信息，耗时严重，且混凝土桥梁局部表面相对平滑，可能难以找到足够数量的特征点，导致无法完成匹配或匹配错误，严重影响后续识别工作。

发明内容

本方案的一个目的在于提供一种无人机图像拼接方法，该方法涉及的图像处理原理简单，计算量小，对处理设备配置要求低，处理速度快；在获取拍摄的图像后能尽快完成图像拼接，便于铁路混凝土桥梁养护单位第一时间掌握桥梁表面的伤损情况。

本方案的另一个目的在于提供一种执行上述方法的装置。

为达到上述目的，本方案如下：

一种无人机图像拼接方法，该方法包括：

基于无人机拍摄图像序列，确定首个符合预设标准的图像为第一幅图像；

间隔一定时间，获取与第一幅图像的有效图像区域有部分重合的第二幅图像；

基于拍摄第二幅图像与第一幅图像时，无人机与拍摄目标之间的拍摄距离信息和拍摄角度信息，以及无人机的飞行速度信息，获得表示第二幅图像与第一幅图像变化关系的仿射变换矩阵；

基于所述仿射变换矩阵，完成所述第二幅图像与所述第一幅图像的拼接；

重复上述步骤，完成第三幅图像与上述拼接后图像的再次拼接，通过多幅图像的拼接获得包含目标区域的完整图像。

优选的，该方法进一步包括：

若选取的第二幅图像所对应的无人机拍摄时的距离值或角度值为无效值，则取拍摄所述第二幅图像时的前后相隔预设时段的图像作为第二幅图像。

优选的，所述符合预设标准的图像包括该图像的中部区域为欲拍摄的目标区域，拍摄时的拍摄设备的光轴与欲拍摄的目标区域的平面基本垂直，且拍摄时刻的距离值和拍摄角度值不属于无效值。