大比例尺多視角無(wú)人機(jī)遙感圖像拼接技術(shù)研究.pdf

1、無(wú)人機(jī)具有靈活性高，針對(duì)性強(qiáng)，成本低，操作方便，高效率等優(yōu)勢(shì)，因此以無(wú)人機(jī)為平臺(tái)的遙感圖像技術(shù)被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)檢測(cè)、災(zāi)害監(jiān)控、城市規(guī)劃和軍事等領(lǐng)域。然而，由于無(wú)人機(jī)遙感圖像具有分辨率高、角度變換大、圖像數(shù)量多等特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行大范圍、快速、準(zhǔn)確地自動(dòng)拼接仍是遙感產(chǎn)品生產(chǎn)中面臨的實(shí)際問(wèn)題。本文針對(duì)無(wú)地理參考信息和相機(jī)準(zhǔn)確參數(shù)的大范圍無(wú)人機(jī)圖像，研究了兩種滿足全局優(yōu)化的圖像配準(zhǔn)算法，保證在滿足全局拼接質(zhì)量的前提下，有效地完成大比例尺無(wú)人機(jī)遙感

2、圖像的拼接。
　　在地理參考條件充分的情況下，已有的遙感圖像配準(zhǔn)結(jié)果都比較準(zhǔn)確。但是在實(shí)際情況下，存在著非常多影響匹配效果的因素：無(wú)人機(jī)自身體積小、慣性小，受到氣流、風(fēng)向影響大，俯仰角、側(cè)滾角對(duì)比傳統(tǒng)航測(cè)來(lái)說(shuō)變化快；受氣流影響拍攝圖像排列不整齊，主要表現(xiàn)在拍攝圖像的重疊度變化幅度大；相鄰兩張圖像之間容易出現(xiàn)偏角差異很大的情況，很多無(wú)人機(jī)圖像拍攝時(shí)沒(méi)有相應(yīng)的位姿信息，這些情況都對(duì)一次性拼接大量無(wú)人機(jī)遙感圖像帶來(lái)很大困難。
　　

3、本文的主要工作如下：
　?。?）在傳統(tǒng)基于SIFT的圖像拼接算法基礎(chǔ)上，本文提出了一種面向全局拼接順序優(yōu)化的遙感圖像拼接算法，主要從特征點(diǎn)匹配和拼接順序兩方面改進(jìn)：在特征點(diǎn)匹配查找階段，利用 LSH替代傳統(tǒng)的KD-tree的方法，并結(jié)合歐式距離比率和中值濾波器兩種方法，實(shí)現(xiàn)了從粗匹配到細(xì)粒度匹配特征點(diǎn)的篩選，在很大程度上提高了特征點(diǎn)匹配的速度；在選取拼接順序階段，基于圖像重疊密度排序選取最佳的參考圖像，從而使多個(gè)圖像配準(zhǔn)后的拼接圖

4、像誤差最小。
　?。?）考慮到參考圖像并非是最小拼接誤差平面，本文提出了一種基于空間點(diǎn)云的多角度遙感圖像拼接融合算法。該方法首先基于SFM從多個(gè)遙感圖像恢復(fù)得到稀疏場(chǎng)景點(diǎn)云，然后通過(guò)最小化所有圖像的特征點(diǎn)到拼接參考平面的距離獲取最佳擬合平面，最后根據(jù)恢復(fù)的特征點(diǎn)數(shù)據(jù)確立圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而完成相機(jī)位姿未知情況下圖像的全景拼接。
　?。?）本文用上述兩種方法分別處理兩組西溪濕地?zé)o人機(jī)遙感圖像，最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的第