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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117173224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311147759.8，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法是由黄林生;王浩宇;樊江川;郭新宇;肖鹏亮;吴延东设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法，包括：获取无人机大田影像以及与无人机大田影像对应的位姿信息；对每张无人机大田影像进行重投影，得到初始投影矩阵；通过Delauny算法构成三角剖分网络；通过三角剖分网络中的节点，每两个节点对应的影像通过SIFT算子做特征点匹配；生成拼接顺序；获得全景图；计算全景图的全局配准误差，对全景图的全局配准误差进行优化。针对大田无人机影像特征点匹配不易、容易出现误匹配的情况，本发明采用互相关系数可以检验特征点误匹配；本发明采用Delauny算法构建三角剖分网络，可极大降低局部配准的次数；本发明可以参与的无人机影像数量大。

本发明授权基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Delauny算法和Kruskal最大生成树算法的大田影像拼接方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1获取无人机大田影像以及与无人机大田影像对应的位姿信息，每张无人机大田影像的位姿信息包括内方位元素和外方位元素；所述内方位元素包括内参矩阵、焦距和畸变参数，所述外方位元素包括Xs、Ys、Zs、ω、和γ，其中，Xs、Ys、Zs为摄影中心坐标，ω、γ为方位角； 2根据无人机大田影像的内方位元素和外方位元素对每张无人机大田影像进行重投影，得到初始投影矩阵； 3由无人机大田影像的摄影中心坐标Xs、Ys构成节点，通过Delauny算法构成三角剖分网络； 4通过三角剖分网络中的节点，每两个节点对应的影像通过SIFT算子做特征点匹配，然后通过初始投影矩阵求得单应性矩阵并投影，若投影后的互相关系数大于0.5或者小于-0.5，则保留互相关系数及对应的特征点匹配结果；否则删除互相关系数及对应的特征点匹配结果； 5将步骤4保留的互相关系数作为权值，保留的互相关系数对应的影像序号作为节点构成无向图，通过Kruskal最大生成树算法和DFS遍历算法生成拼接顺序； 6以拼接顺序的第一个节点作为全景图的基准，按照拼接顺序和保留的特征点匹配结果进行投影，获得全景图； 7计算全景图的全局配准误差，对全景图的全局配准误差进行优化。

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