【摘要】：無人機(jī)遙感圖像拼接技術(shù)是以無人機(jī)為遙感平臺(tái),對(duì)傳感器采集到有序圖像經(jīng)過計(jì)算機(jī)處理,將兩幅或者多幅圖像進(jìn)行拼接,形成一幅大視角的圖像。該技術(shù)解決了單幅遙感圖像不能覆蓋目標(biāo)區(qū)域,無法滿足實(shí)際作業(yè)需求的難題。由于效率高,成本低,拼接圖像質(zhì)量可靠等優(yōu)點(diǎn),在工程測(cè)繪、交通監(jiān)測(cè)、軍事偵查、災(zāi)害勘察等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。本文以無人機(jī)在橋梁檢測(cè)中采集到的裂縫圖像為研究對(duì)象,針對(duì)圖像拼接過程中所涉及到圖像配準(zhǔn)和圖像融合兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù),進(jìn)行深入研究。研究?jī)?nèi)容主要有:(1)研究了基于點(diǎn)特征的圖像配準(zhǔn)方法。在對(duì)相鄰圖像特征點(diǎn)檢測(cè)時(shí),根據(jù)無人機(jī)采集的橋梁裂縫圖像特點(diǎn),提出了一種特征點(diǎn)檢測(cè)改進(jìn)算法,該算法將SIFT算法和SURF算法相結(jié)合,應(yīng)用了SURF算法中方法構(gòu)造尺度空間和確定特征點(diǎn)位置,應(yīng)用SIFT算法方法生成特征點(diǎn)方向和特征描述符,以滿足橋梁裂縫圖像特征點(diǎn)提取。改進(jìn)算法提高計(jì)算速度同時(shí),有利于提高圖像間的匹配精度。在對(duì)圖像特征匹配時(shí),采用歐氏距離比值法完成相似性度量,通過k-d樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和BBF算法實(shí)現(xiàn)特征粗匹配。粗匹配后圖像存在誤匹配點(diǎn)對(duì),采用了RANSAC算法剔除外點(diǎn),完成特征點(diǎn)提純。圖像匹配結(jié)果表明,本文所用算法,實(shí)現(xiàn)了特征點(diǎn)精匹配。(2)研究了像素級(jí)圖像融合。在分析了非多分辨率和多分辨率圖像融合法基礎(chǔ)上,提出了基于最佳拼接縫的拉普拉斯融合法,該算法先搜索最佳縫合線,然后運(yùn)用多分辨率分析的拉普拉斯法進(jìn)行圖像融合,解決了圖像融合后重疊區(qū)域出現(xiàn)模糊和拼接縫現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法融合效果優(yōu)于其他幾種算法。
【圖文】：

第二章 無人機(jī)遙感圖像拼接相關(guān)知識(shí)機(jī)。固定翼無人機(jī)采用滑跑式起飛和著陸，有固定的跑道，載重量較大，巡航時(shí)間長(zhǎng)但用途具有局限性，不能隨意懸停[44]。旋翼無人機(jī)垂直起降和著陸，使用方便，操作容易，螺旋槳較多，穩(wěn)定性較好[45]。根據(jù)課題研究?jī)?nèi)容是利用無人機(jī)采集橋梁裂縫圖像無固定跑道可用，選擇了大疆的四旋翼無人機(jī)采集圖像，機(jī)型是經(jīng)緯 M210，如圖 2所示。

112 125121122139116109 132126圖 2.4 3*3 中值濾波器模板對(duì)圖中 3*3 的相鄰像素進(jìn)行排序?yàn)椋?09，112，116，121，122，125，126，132，139，，中間值 132 像素被像素為 122 代替。中值濾波對(duì)椒鹽噪聲的處理效果較好，它可以防止邊緣信息丟失，保持圖像信息真實(shí)性。中值濾波的優(yōu)勢(shì)是實(shí)現(xiàn)圖像去噪同時(shí)，又保護(hù)了圖像在邊緣處的信息，圖 2.5 為含有椒鹽噪聲原圖像，中值濾波后的結(jié)果如圖 2.6所示。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：2690641