[发明专利]一种低空航拍图像拼接方法和系统

权利要求书

1.一种低空航拍图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，搭建语义分割网络，采集低空航拍图像数据集，所述图像数据包括对显著建筑物进行多角度俯拍的图像数据，所述显著建筑物的建筑高度达到设定的高度阈值，对所述显著建筑物进行标注，将经标注的图像数据送入语义分割网络进行训练，得到经训练的语义分割模型；

步骤S2，将至少两张分别包含至少同一显著建筑物的待拼接航拍图送入经训练的语义分割模型中进行针对所述显著建筑物的检测和像素级分割，获取所述显著建筑物的外接矩形图，并在所述待拼接航拍图中对应所述外接矩形图的区域留白，通过计算各外接矩形图和对应的各待拼接航拍图中心的欧式距离获得正射性最佳的正射外接矩形图；

步骤S3，对留白处理后的至少两张待拼接航拍图进行特征提取、图像配准和图像融合后获得初始拼接图，将所述正射外接矩形图在对应的待拼接航拍图进行扩充，所得到的扩充矩形图和所述初始拼接图经特征提取、图像配准和图像融合后形成结果拼接图。

2.根据权利要求1所述的低空航拍图像拼接方法，其特征在于，在步骤S1中，以灰度值作为标签，对数据集中的显著建筑物与数据集中的其他背景图像进行标注区分。

3.根据权利要求1所述的低空航拍图像拼接方法，其特征在于，在步骤S1中，搭建水域识别的语义分割网络SegNet_UAV,所述SegNet_UAV为基于SegNet改进的编码-解码对称网络模型，在特征提取上采用双路特征提取方式，一路特征提取基于常规卷积方式，另一路特征提取基于空洞卷积方式，所述SegNet_UAV引入残差连接。

4.根据权利要求1所述的低空航拍图像拼接方法，其特征在于，在步骤S1中，将经处理的图像数据集送入语义分割网络训练后，将测试集送入网络测试，当测试集的平均像素精确度达到设定阈值时，则视为网络模型训练完毕，像素精确度的计算公式为：

其中，PA表示判断正确的像素占总像素的比率,将像素分成0-k类，合共k+1个类别，P_ij表示本属于i类但是被判断为j类的像素数量，P_ii表示分类判断正确的像素数量。

5.根据权利要求1所述的低空航拍图像拼接方法，其特征在于，在步骤S2中，根据步骤S1的语义分割结果，遍历所述待拼接航拍图获得所述显著建筑物的上方、下方、左边和右边的最远点坐标并以所述最远点坐标作为边界获得建筑物的外接矩形图，提取所述外接矩形图，并将所述外接矩形图位于所述待拼接航拍图的区域的RGB色彩赋值为(255，255，255)。

6.根据权利要求1所述的低空航拍图像拼接方法，其特征在于，在步骤S2中，计算各外接矩形图和对应的各待拼接航拍图中心的欧式距离，计算公式如下：

其中，第n张待拼接航拍图的中心点坐标为(O_nx,O_ny)、从第n张待拼接航拍图分离出的外接矩形图中心点的坐标为(x_n,y_n)，当二者间的欧氏距离最小时，所对应的外接矩形图正射性最佳。

7.根据权利要求1所述的低空航拍图像拼接方法，其特征在于，在步骤S3中，对留白处理后的至少两张待拼接航拍图进行特征提取、图像配准和图像融合后获得初始拼接图包括：

采用SIFT算法获得所述待拼接航拍图的特征点；

采用随机样本一致算法进行匹配点对的提纯，通过剔除错误匹配点对优化匹配结果；

利用筛选之后的匹配点对获得的变换矩阵对所述待拼接航拍图进行变换，然后采用加权融合的方式对拼接结果进行优化。

8.根据权利要求1所述的低空航拍图像拼接方法，其特征在于，在步骤S3中，对所述正射外接矩形图在对应的待拼接航拍图上向上、下、左、右四个方向分别进行若干个像素的扩充，获得所述扩充矩形图。