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![基于點(diǎn)線特征匹配的無人機(jī)影像拼接技術(shù).pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-2/24/11/3f697441-6064-4f8f-b91c-9aeb3d82b9ab/3f697441-6064-4f8f-b91c-9aeb3d82b9ab1.gif)
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文檔簡介
1、無人機(jī)遙感具有機(jī)動(dòng)、靈活、高效、低成本等特點(diǎn),能有效改善多云霧地區(qū)高分辨率遙感數(shù)據(jù)缺乏的現(xiàn)狀,在土地和礦產(chǎn)資源管理、地質(zhì)環(huán)境評(píng)估與災(zāi)害防治、空間信息快速采集和地形圖局部更新等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。但是無人機(jī)航高一般較低,所獲單幅影像覆蓋范圍較小,為了解決影像視場范圍與分辨率之間的矛盾,及時(shí)、準(zhǔn)確地反映整個(gè)區(qū)域情況,需要將所獲取的影像進(jìn)行匹配并拼接形成全圖。
本論文首先介紹了無人機(jī)遙感系統(tǒng)的組成,詳細(xì)的分析了無人機(jī)航線規(guī)劃參數(shù)
2、的設(shè)置,并對(duì)獲取的影像進(jìn)行了畸變差校正及勻光處理。根據(jù)無人機(jī)影像的特點(diǎn)及規(guī)律,對(duì)影像的重疊區(qū)域進(jìn)行估算與處理,有效地減小了匹配時(shí)的計(jì)算量。對(duì)于特征不明顯或特征點(diǎn)較為稀少的影像,則采用點(diǎn)特征與線特征相結(jié)合的方法進(jìn)行匹配。在進(jìn)行大量無人機(jī)影像拼按時(shí),為了控制誤差累積,提出了最佳重疊度、最佳基準(zhǔn)面及最佳拼接路徑等策略。具體來講,本論文的主要研究工作和創(chuàng)新性成果有以下幾點(diǎn):
1、根據(jù)無人機(jī)飛行參數(shù),初步估算出相鄰影像的重疊區(qū)域M1,利
3、用相位相關(guān)法計(jì)算出相鄰影像重疊區(qū)域M2,最終影像的重疊區(qū)域取兩者的均值M。該方法即避免了M1的擴(kuò)大,又控制了M2過分縮小。通過計(jì)算影像的重疊區(qū)域,減小了產(chǎn)生特征點(diǎn)的影像范圍,縮短了產(chǎn)生特征點(diǎn)的時(shí)間。通過測試獲取了適用于無人機(jī)影像的最優(yōu)高斯核尺寸,實(shí)驗(yàn)證明在該尺寸下產(chǎn)生的特征點(diǎn)的數(shù)量和精度都是最優(yōu)的,同時(shí)該尺寸相對(duì)于固定核尺寸,其時(shí)間效率提高了近20%。
2、針對(duì)一些特殊地區(qū)的無人機(jī)影像,即地物特征稀少或不明顯的影像,本論文提出
4、了點(diǎn)特征與線特征相結(jié)合的匹配方法,在利用點(diǎn)特征完成初步匹配的基礎(chǔ)上,以線特征作為補(bǔ)充進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行精匹配。該方法充分利用點(diǎn)特征與線特征互補(bǔ)的特性,使得影像匹配的魯棒性提高了10%左右。
3、針對(duì)無人機(jī)影像拼接過程中的誤差累積問題,本論文提出了最佳重疊度、最佳基準(zhǔn)面及最佳拼接路徑三個(gè)控制策略。通過實(shí)驗(yàn)測試,獲得了無人機(jī)影像最佳重疊度范圍是25%~37.5%,根據(jù)這一數(shù)據(jù),對(duì)無人機(jī)影像在拼接之前做出了“抽稀”處理。將遙感影像的信息
5、熵作為選擇最佳基準(zhǔn)面的依據(jù),實(shí)驗(yàn)證明利用信息熵選擇出的基準(zhǔn)影像都能夠產(chǎn)生豐富的特征點(diǎn),易于同相鄰影像匹配。采用蟻群算法搜索影像的拼接路徑,實(shí)驗(yàn)表明該算法能夠準(zhǔn)確快速的搜索出最佳拼接路徑。
4、通過對(duì)無人機(jī)航線規(guī)劃中各個(gè)參數(shù)的分析,找出了各個(gè)參數(shù)之間的相互關(guān)系,并根據(jù)它們之間的關(guān)系提出了最佳航線設(shè)計(jì)的方法。利用該方法設(shè)計(jì)的航線獲取的無人機(jī)影像質(zhì)量得到了有效的改善,為影像匹配提供了良好的數(shù)據(jù)源。采用附加參數(shù)光束法平差的系統(tǒng)畸變模型
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