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[1]罗　凯,徐俊武*,杨　敏.一种改进KNN的无人机图像快速拼接方法[J].武汉工程大学学报,2021,43(03):344-348.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202012033]
　LUO Kai,XU Junwu*,YANG Min.Improved Stitching Method Based on KNN for UAV Images[J].Journal of Wuhan Institute of Technology,2021,43(03):344-348.[doi:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202012033]
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一种改进KNN的无人机图像快速拼接方法(/HTML)
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《武汉工程大学学报》[ISSN:1674-2869/CN:42-1779/TQ]

卷:
43
期数:
2021年03期
页码:
344-348
栏目:
机电与信息工程
出版日期:
2021-06-30

文章信息/Info

Title:
Improved Stitching Method Based on KNN for UAV Images
文章编号:
1674 - 2869（2021）03 - 0344 - 05
作者:
罗　凯; 徐俊武*; 杨　敏
武汉工程大学计算机科学与工程学院，湖北 武汉 430205
Author(s):
LUO Kai;  XU Junwu*;  YANG Min
School of Computer Science & Engineering，Wuhan Institute of Technology，Wuhan 430205，China
关键词:
无人机; 图像拼接; K近邻算法; 随机一致性算法; 最佳缝合线融合算法
Keywords:
unmanned aerial vehicle;  image stitching;  K-nearest neighbor algorithm;  RANSAC algorithm;  best suture fusion algorithm
分类号:
TP751.1
DOI:
10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202012033
文献标志码:
A
摘要:
为了更好解决基于K近邻算法特征匹配速度问题，采用图像像素点经纬度数据加快特征点匹配的无人机图像拼接方法。利用拍摄图片信息里的地理坐标，计算影像像素点经纬度数据，然后计算出两张图像重合部分，利用重合部分特征点经纬度数据大致相同这一特点提高K近邻算法匹配速度，改进后的算法在匹配准确度比传统算法提高了43%左右，最后选用最佳缝合线法对图像进行拼接，获得了质量较好的全景图。
Abstract:
To improve the efficiency of feature matching based on the K-nearest neighbor （KNN） algorithm， an unmanned aerial vehicle （UAV） image stitching method by using the latitude and longitude information image pixels was proposed. Firstly， the latitude and longitude information of image pixels was calculated based on the geographic coordinates in the captured UAV images. Then the overlapped parts of a pair of images were computed. The matching speed of KNN algorithm can be improved because the longitude and latitude data of overlapped feature points are almost the same. Compared with the traditional KNN algorithm， the matching accuracy increases by about 43%. Finally， the best suture algorithm is selected for image stitching， and high-quality panorama images are obtained.

参考文献/References:

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相似文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2020-12-29作者简介：罗　凯，硕士研究生。E-mail：925852163@qq.com*通讯作者：徐俊武，博士，副教授. E-mail：fiber2001@163.com引文格式：罗凯，徐俊武，杨敏. 一种改进KNN的无人机图像快速拼接方法［J］. 武汉工程大学学报，2021，43（3）：344-348.
更新日期/Last Update: 2021-06-28