[发明专利]一种用于输电线路的图像拼接方法

说明书

本发明涉及一种用于输电线路的图像拼接方法，包括以下步骤：S1：获取无人机拍摄的多幅输电线路图像，并进行预处理；S2：对多幅图像分别进行特征点提取，并对特征点进行描述；S3：对各图像的特征点进行粗匹配；S4：对粗匹配中的错误匹配点进行剔除，完成各图像特征点的细匹配；S5：对待拼接图像的拼接临界部分进行加权融合处理，完成图像拼接，与现有技术相比，本发明具有匹配准确度高、速度快等优点。

技术领域

本发明涉及图像分析及处理技术领域，尤其是涉及一种用于输电线路的图像拼接方法。

背景技术

随着输电线路的增加，通过无人机巡检获得了大量的检测图像，为智能化巡检电力线路奠定了数据基础。但是由于缺乏自动化、批量化的图像处理技术，导致这些图像数据都不能及时地用于输电线路实时巡检。

现有技术中，图像拼接技术对于待拼接图像的成像质量有着较高的要求，电力线路巡检实时性要求较高，目前主流技术采用的大都是SIFT、SURT等算法进行图像特征点提取，描述等，较为耗费时间，尤其是输电线路图像拼接中，无法达到快速拼接的要求，不能较快较好的将得到的图像合成一幅大型的无缝高分辨率图像，这会很大程度上制约巡检员清晰、全方位地了解输电线路的状况，也使得巡检员对危险区域的电力线路巡检效率低，效果差。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种快速准确进行实时拼接的用于输电线路的图像拼接方法，可应用于输电线路巡检等场景，使巡检员能够清晰、全方位地了解输电线路的状况，减少危险区域的人员活动的同时，更为快速全面的掌握线路情况。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种用于输电线路的图像拼接方法，包括以下步骤：

S1：获取无人机拍摄的多幅输电线路图像，并进行预处理；

S2：对多幅图像分别进行特征点提取，并对特征点进行描述；

S3：对各图像的特征点进行粗匹配；

S4：对粗匹配中的错误匹配点进行剔除，完成各图像特征点的细匹配；

S5：对待拼接图像的拼接临界部分进行加权融合处理，完成图像拼接。

进一步地，所述的步骤S2中，采用AKAZE算法对图像进行特征点提取，AKAZE算法在非线性尺度空间构造阶段，采用快速显式扩散算法，可以加速非线性尺度空间图像的生成。

进一步地，所述的步骤S2中，采用三元组描述符对特征点进行描述，三元组描述符在在计算过程中，保持了二进制描述符的优势，加快描述速度，且具有较好的鲁棒性。

进一步地，所述的步骤S3中，采用Grid-KNN算法对特征点进行粗匹配，采用Grid-KNN算法可以减少总遍历次数，从而减少匹配时间，加快匹配速度，实现图像的实时拼接。

进一步地，所述的步骤S4中，采用RANSAC算法对粗匹配中的错误匹配点进行剔除，使用Grid-KNN算法对特征点进行匹配会有匹配错误的特征点，采用RANSAC算法进行错误匹配点的剔除可以提高匹配准确率。

更进一步地，所述的三元组描述符采用三元组像素块的比对方式，确定二进制中相应位的取值，其对特征点进行描述的过程具体包括：

S21：在每个检测窗口W内获取T组三像素块，即每个检测窗口W内含有T个采样窗口，且每个采样窗口内含有三个像素块；

S22：选取每个采样窗口三个像素块中的一个像素块作为主像素块，剩余两个作为伴随像素块，并构建检测窗口W的像素块集S；

S23：比较主像素块与其他两个伴随像素块的平方和；

S24：根据比较结果，获取检测窗口W内的三元组描述符，建立特征向量描述。