無人機序列影像匹配及拼接方法研究.pdf

1、近年來，無人機遙感在應(yīng)急救災(zāi)、電力巡線、數(shù)字城市建設(shè)、新農(nóng)村建設(shè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，但目前無人機影像處理軟件發(fā)展還相對滯后，存在無人機序列影像匹配耗時長、自動化水平低，以及序列影像拼接累積誤差大等問題，從而影響了無人機遙感的應(yīng)用，因此研究并改善現(xiàn)有的無人機序列影像匹配及拼接方法具有重要意義。
　　 本文在分析比較現(xiàn)有無人機序列影像匹配及拼接方法基本原理的基礎(chǔ)上，針對無人機影像分辨率高、旋轉(zhuǎn)角大、尺度變化大以及重疊度高等特點，提出

2、了適應(yīng)于無人機序列影像匹配及拼接的方法。本文的研究工作主要包括以下幾個方面:
　　 (1)分析了無人機序列影像匹配和拼接的研究現(xiàn)狀，重點介紹了國內(nèi)外在無人機序列影像上主要使用的匹配及拼接方法的優(yōu)缺點，總結(jié)出了不能依靠單一的匹配方法以及固定的閾值來處理序列影像這一重要思想。
　　 (2)針對目前無人機影像快速拼接中存在拼接累積誤差嚴(yán)重、RANSAC算法在應(yīng)用中的不足、影像位置關(guān)系難以確定等問題，提出了影像分級匹配拼接、RA

3、NSAC算法和相對定向結(jié)合去點、POS數(shù)據(jù)的使用等方法，使得影像快速拼接的效果更加理想。
　　 (3)從特征匹配的原理出發(fā)，針對現(xiàn)有匹配方法存在特征點分布不均勻，匹配耗時長的問題，詳細(xì)分析了閾值同特征點提取的關(guān)系，并提出了基于格網(wǎng)的閾值調(diào)整特征點提取方法，以及引入了ORB特征描述符，有效解決了特征點分布不均勻，匹配耗時長的問題。
　　 (4)由于現(xiàn)有的序列影像匹配方法具有自動化水平低、匹配質(zhì)量不高，缺乏有效的質(zhì)量評定等問