【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種圖像處理，尤其涉及一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法。
技術(shù)介紹
1、圖像拼接技術(shù)，也稱為圖像拼接，是計算機視覺領(lǐng)域的一項重要技術(shù)，它能夠?qū)⒍鄰垐D像拼接成一張完整的、連續(xù)的圖像。在實際應(yīng)用中，圖像拼接技術(shù)被廣泛應(yīng)用于全景圖像生成、虛擬現(xiàn)實、圖像修復(fù)等領(lǐng)域。
2、圖像拼接技術(shù)在無人機航拍領(lǐng)域中的應(yīng)用是至關(guān)重要的，它能夠?qū)⒍鄰垷o人機拍攝的圖像拼接成一幅大場景的全景圖像，提供更全面和直觀的信息。
3、但是，在處理大規(guī)模、高分辨率的航拍圖像時，現(xiàn)有技術(shù)常面臨計算資源有限和處理速度緩慢的問題，從而影響了圖像處理的實時性和效率，并且，在圖像處理過程中，動態(tài)內(nèi)存分配與釋放頻繁，從而容易導(dǎo)致內(nèi)存碎片化，進而增加系統(tǒng)調(diào)用次數(shù)，降低性能。
4、因此，急需一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，來解決上述現(xiàn)有技術(shù)中所存在的技術(shù)問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法。
2、為達(dá)到上述目的，本專利技術(shù)采用的技術(shù)方案為：一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，包括以下步驟：
3、s1、獲取航拍圖像數(shù)據(jù)集，采用opencv?cuda并行處理技術(shù)，在gpu上對航拍圖像數(shù)據(jù)集的圖像信息進行預(yù)處理；
4、s2、建立內(nèi)存管理機制，在預(yù)處理過程中，結(jié)合利用cuda的并行計算能力，動態(tài)計算圖像信息的內(nèi)存大小請求，并在內(nèi)存管理機制內(nèi)預(yù)定義不
5、s3、根據(jù)圖像信息的特征信息，將經(jīng)過預(yù)處理的圖像信息進行分組，使用cuda并行化處理各個分組內(nèi)的圖像拼接任務(wù)。
6、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，所述內(nèi)存管理機制的內(nèi)存分配包括以下步驟：
7、s201、根據(jù)預(yù)定義的內(nèi)存塊大小，創(chuàng)建多個等級的空閑內(nèi)存塊鏈表，每個等級對應(yīng)一種固定大小的內(nèi)存塊；
8、s202、當(dāng)用于請求分配內(nèi)存時，根據(jù)請求的大小動態(tài)計算最小且合適的內(nèi)存塊大小和對應(yīng)的等級，并從對應(yīng)等級的空閑鏈表中取出內(nèi)存塊；如果該等級的空閑鏈表中沒有可用的內(nèi)存塊，則向操作系統(tǒng)申請新的內(nèi)存塊并返回給用戶；
9、s203、當(dāng)用戶釋放內(nèi)存時，提取內(nèi)存塊的頭部信息以確定其所屬等級，并將該內(nèi)存塊插入對應(yīng)等級的空閑鏈表中。
10、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，所述內(nèi)存管理機制內(nèi)采用線程安全的機制，并將線程安全機制組織成線程塊和網(wǎng)格，將圖像拼接任務(wù)分解成多個可以并行處理的子任務(wù)。
11、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，所述圖像拼接任務(wù)的拼接過程包括以下步驟：
12、s301、利用機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對圖像特征進行自動提取和分組，其中，分組的依據(jù)包括圖像信息的重疊區(qū)域、拍攝角度、時間戳、圖像相似度以及光照條件變化情況；
13、302、根據(jù)圖像信息特征的大小和復(fù)雜度，動態(tài)調(diào)整內(nèi)存塊的分配，基于圖像信息特征，采用變換模型與融合算法，減少拼接痕跡；
14、在圖像拼接的縫合處，采用平滑過渡算法，減少視覺上的不連續(xù)感，同時，通過比較拼接圖像與原始圖像的重疊區(qū)域、檢查拼接縫合處的平滑度對拼接結(jié)果進行自動驗證。
15、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，所述圖像拼接任務(wù)的拼接過程包括特征點檢測、特征點描述、特征點匹配、特征點對齊、圖像融合以及圖像優(yōu)化，其中特征點對齊用于計算圖像之間的相對位移和角度，采用最小二乘法擬合出圖像拼接的過程表達(dá)式：
16、m＝arg?minm∑x||x′i-mxi||2
17、式中，m是變換矩陣，用于表示圖像拼接后的特征點；xi是原圖像中的特征點；x′i是拼接過程中與xi相對應(yīng)的特征點。
18、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，在圖像拼接過程中，采用平滑過渡算法，使用加權(quán)平滑過渡機制，其中權(quán)重隨著距離拼接邊緣的遠(yuǎn)近而變化，其公式表達(dá)式為：
19、iout(x,y)＝αi1(x,y)+(1-α)i2(x,y)
20、式中，iout是輸出圖像；i1和i2分別是待拼接的兩幅圖像；α是權(quán)重系數(shù)，隨著位置變化而變化。
21、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，所述自動驗證通過比較拼接圖像與原始圖像的重疊區(qū)域、檢查拼接縫合處的平滑度來實現(xiàn)，其公式表達(dá)式為：
22、
23、式中，μx和μy分別是圖像x和y的平均值；和是方差；σxy是協(xié)方差；c1和c2是常數(shù)，用于穩(wěn)定分母；a的值范圍在0到1之間，值越接近1表示圖像越相似。
24、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接系統(tǒng)，應(yīng)用于上述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，包括gpu圖像預(yù)處理模塊、圖像分組與并行拼接模塊以及高效內(nèi)存池管理模塊；所述gpu圖像預(yù)處理模塊用于利用opencvcuda對航拍圖像進行裁剪和直方圖均衡化；所述圖像分組與并行拼接模塊用于對預(yù)處理后的圖像進行分組，并在gpu上并行處理各組內(nèi)的圖像拼接任務(wù)；所述高效內(nèi)存池管理模塊用于動態(tài)計算并分配內(nèi)存塊，優(yōu)化內(nèi)存管理，提高內(nèi)存分配和釋放的效率。
25、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，所述高效內(nèi)存池管理模塊還包括：初始化子模塊、內(nèi)存分配子模塊以及內(nèi)存釋放子模塊；所述初始化子模塊用于根據(jù)預(yù)定義的內(nèi)存塊大小創(chuàng)建多個等級的空閑內(nèi)存塊鏈表；所述內(nèi)存分配子模塊用于根據(jù)用戶請求的大小動態(tài)計算并分配內(nèi)存塊；所述內(nèi)存釋放子模塊用于將釋放的內(nèi)存塊插入對應(yīng)等級的空閑鏈表中。
26、本專利技術(shù)一個較佳實施例中，一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述所述方法及系統(tǒng)的步驟。
27、本專利技術(shù)解決了
技術(shù)介紹
中存在的缺陷，本專利技術(shù)具備以下有益效果：
28、(1)本專利技術(shù)通過采用opencv?cuda并行處理技術(shù)，在gpu上對航拍圖像進行預(yù)處理，顯著提高了圖像處理的速度和效率，利用cuda的并行計算能力，動態(tài)計算圖像信息的內(nèi)存大小請求，并優(yōu)化內(nèi)存分配，從而進一步提升了整體性能。
29、(2)本專利技術(shù)通過建立高效的內(nèi)存管理機制，通過預(yù)先管理不同大小的內(nèi)存塊，優(yōu)化了內(nèi)存分配和釋放的效率，減少了頻繁的系統(tǒng)調(diào)用，降低了內(nèi)存碎片化的風(fēng)險，并且內(nèi)存池采用了線程安全的機制，確保在多線程環(huán)境下的穩(wěn)定運行，從而進一步提高了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性。
30、(3)本專利技術(shù)通過根據(jù)圖像信息的特征信息，將經(jīng)過預(yù)處理的圖像信息進行分組，并使用cuda并行化處理各個分組內(nèi)的圖像拼接任務(wù)，提高了拼接的準(zhǔn)確性和自然度，同時，在圖像拼接過程中，采用了平滑過渡算法和加權(quán)平滑過渡機制，減少了拼接痕跡和視覺上的不連續(xù)感，并且通過自動驗證機制，對拼接結(jié)果進行自動檢查和優(yōu)化，確保了拼接圖像的質(zhì)量和連續(xù)性。
31、(4)本專利技術(shù)通過結(jié)合了fast特征點檢測和brief特征描述，并使用旋轉(zhuǎn)不變性的改進版本，提高了檢測速度和魯棒性，使算法能夠更本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述內(nèi)存管理機制的內(nèi)存分配包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1和2所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述內(nèi)存管理機制內(nèi)采用線程安全的機制，并將線程安全機制組織成線程塊和網(wǎng)格，將圖像拼接任務(wù)分解成多個可以并行處理的子任務(wù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1和2所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述圖像拼接任務(wù)的拼接過程包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述圖像拼接任務(wù)的拼接過程包括特征點檢測、特征點描述、特征點匹配、特征點對齊、圖像融合以及圖像優(yōu)化，其中特征點對齊用于計算圖像之間的相對位移和角度，采用最小二乘法擬合出圖像拼接的過程表達(dá)式：
6.根據(jù)權(quán)利要求4和5所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：在圖像拼接過程中，采用平
7.根據(jù)權(quán)利要求1和4所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述自動驗證通過比較拼接圖像與原始圖像的重疊區(qū)域、檢查拼接縫合處的平滑度來實現(xiàn)，其公式表達(dá)式為：
8.一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接系統(tǒng)，基于上述權(quán)利要求1-7任一項所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：包括GPU圖像預(yù)處理模塊、圖像分組與并行拼接模塊以及高效內(nèi)存池管理模塊；所述GPU圖像預(yù)處理模塊用于利用opencv?CUDA對航拍圖像進行裁剪和直方圖均衡化；所述圖像分組與并行拼接模塊用于對預(yù)處理后的圖像進行分組，并在GPU上并行處理各組內(nèi)的圖像拼接任務(wù)；所述高效內(nèi)存池管理模塊用于動態(tài)計算并分配內(nèi)存塊，優(yōu)化內(nèi)存管理，提高內(nèi)存分配和釋放的效率。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接系統(tǒng)，其特征在于：所述高效內(nèi)存池管理模塊還包括：初始化子模塊、內(nèi)存分配子模塊以及內(nèi)存釋放子模塊；所述初始化子模塊用于根據(jù)預(yù)定義的內(nèi)存塊大小創(chuàng)建多個等級的空閑內(nèi)存塊鏈表；所述內(nèi)存分配子模塊用于根據(jù)用戶請求的大小動態(tài)計算并分配內(nèi)存塊；所述內(nèi)存釋放子模塊用于將釋放的內(nèi)存塊插入對應(yīng)等級的空閑鏈表中。
10.一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1至9中任一項所述方法及系統(tǒng)的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述內(nèi)存管理機制的內(nèi)存分配包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1和2所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述內(nèi)存管理機制內(nèi)采用線程安全的機制，并將線程安全機制組織成線程塊和網(wǎng)格，將圖像拼接任務(wù)分解成多個可以并行處理的子任務(wù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1和2所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述圖像拼接任務(wù)的拼接過程包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：所述圖像拼接任務(wù)的拼接過程包括特征點檢測、特征點描述、特征點匹配、特征點對齊、圖像融合以及圖像優(yōu)化，其中特征點對齊用于計算圖像之間的相對位移和角度，采用最小二乘法擬合出圖像拼接的過程表達(dá)式：
6.根據(jù)權(quán)利要求4和5所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特征在于：在圖像拼接過程中，采用平滑過渡算法，使用加權(quán)平滑過渡機制，其中權(quán)重隨著距離拼接邊緣的遠(yuǎn)近而變化，其公式表達(dá)式為：
7.根據(jù)權(quán)利要求1和4所述的一種基于opencv的無人機航拍多圖像拼接算法，其特...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：羅玉玲，吳宇豪，秦圣，付強，黃可，劉俊秀，
申請(專利權(quán))人：廣西師范大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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