基于无人机IMU数据的航空图像拼接

无人机（UAV）在航空摄影和遥感应用中广泛使用。一个主要挑战是将多个图像拼接成覆盖大范围的单张高分辨率图像。特征基准的图像拼接算法常用，但在特征检测和匹配中可能出现误差和歧义。为此，已提出多种方法，包括使用束调整技术或直接图像对齐。本文提出一种新方法，结合IMU数据和计算机视觉技术对由无人机捕获的图像进行拼接。我们的方法包括多个步骤，如估计连续图像之间的UAV位移和旋转，校正视角畸变，计算单应矩阵。我们然后使用标准图像拼接算法对图像进行对齐和混合。该方法利用IMU提供的额外信息，纠正各种畸变 sources，并可轻松集成到现有的无人机工作流程中。我们的实验表明，该方法在准确性和可靠性方面有效且稳健，尤其在大位移、旋转和相机姿态变化的情况下，优于一些现有的特征基准图像拼接算法。