摘要：为探讨区域尺度无人机林区影像的拼接精度及效率,运用SIFT算法、SURF算法、ORB算法和KAZE算法分别对获取的不同郁闭度林分无人机影像进行拼接研究。通过4种算法对无人机影像进行特征点提取、特征点匹配和灰度加权融合对影像进行融合,从而使多幅无人机影像拼接成一幅影像。通过对不同郁闭度林区影像的特征提取数量、特征匹配数量、匹配正确率和影像拼接消耗时间4个方面进行对比分析。结果表明:对于两幅影像拼接,低郁闭度影像特征点提取数量低于高郁闭度影像,ORB算法特征匹配率明显低于其他算法,但所消耗的时间最短,所以如果精度要求不高的情况下,可采用ORB算法进行影像的快速拼接;针对中、高郁闭度林区影像拼接,SIFT算法和SURF算法正确匹配率在45%左右,KAZE算法在55%左右。因此,若影像拼接需要较高精度,选择KAZE算法;从拼接64幅影像平均消耗时间以及平均特征点正确匹配率来说,由于拼接区域多为中、高郁闭度区域,SIFT算法、SURF算法和KAZE算法平均特征点正确匹配率表现较好,但是SURF算法影像拼接所耗时间为577.8 s,明显低于SIFT算法的876.3 s和KAZE算法的806.8 s;从视觉效果方面,SIFT算法、SURF算法和KAZE算法视觉效果较好,而ORB算法出现明显的错位、变形现象。研究结果可为不同林分和不同幅数的无人机影像拼接算法选择提供一定的参考。

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