Aerial Image Stitching Using IMU Data from a UAV
Selim Ahmet Iz, Mustafa Unel
无人驾驶航空器(UAV)广泛用于航空摄影和遥感应用。 其中一个主要挑战是将多个图像拼接成覆盖大面积的单个高分辨率图像。 基于特征的图像拼接算法通常被使用,但在特征检测和匹配方面可能会受到错误和模糊的影响。 为了解决这个问题,已经提出了几种方法,包括使用捆绑调整技术或直接图像对齐。 在本文中,我们提出了一种新的方法,该方法使用IMU数据和计算机视觉技术的组合来缝合无人机捕获的图像。 我们的方法涉及几个步骤,例如估计无人机在连续图像之间的位移和旋转,校正透视失真,以及计算同源矩阵。 然后,我们使用标准的图像拼接算法将图像对齐并混合在一起。 我们提出的方法利用IMU数据提供的额外信息,纠正各种失真源,并可以轻松集成到现有的无人机工作流程中。 我们的实验证明了我们方法的有效性和稳健性,在准确性和可靠性方面优于一些现有的基于特征的图像拼接算法,特别是在诸如大位移,旋转和相机姿势变化等具有挑战性的场景中。
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are widely used for aerial photography and remote sensing applications. One of the main challenges is to stitch together multiple images into a single high-resolution image that covers a large area. Featurebased image stitching algorithms are commonly used but can suffer from errors and ambiguities in feature detection and matching. To address this, several approaches have been proposed, including using bundle adjustment techniques or direct image alignment. In th...