本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)遙感圖像的拼接技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像拼接技術(shù)的目的是解決單幅相機(jī)拍攝圖像視角不夠問(wèn)題,它給人們的日常生活以及科學(xué)研究都帶來(lái)了很大幫助。隨著數(shù)字圖像處理和微電子等技術(shù)的不斷發(fā)展,全景圖像已廣泛應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、航空航天、軍事應(yīng)用、醫(yī)學(xué)圖像分析、遙感圖像處理等多個(gè)領(lǐng)域。全景圖像具有視角廣闊,真實(shí)性高等優(yōu)點(diǎn),目前全景圖像的拼接方法已經(jīng)成為了虛擬現(xiàn)實(shí)和圖像處理等領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。本文主要針對(duì)無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中攜帶的數(shù)碼相機(jī)所拍攝的低空遙感圖像在圖像拼接過(guò)程中涉及到的幾何校正、圖像的配準(zhǔn)、圖像的融合等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究,本文的具體研究?jī)?nèi)容如下:首先:針對(duì)無(wú)人機(jī)作業(yè)任務(wù)中受遙感系統(tǒng)、地形狀況及大氣狀況等干擾因素影響所產(chǎn)生的遙感圖像幾何畸變,引入多項(xiàng)式算法進(jìn)行幾何校正。利用地面控制點(diǎn)進(jìn)行定位,并對(duì)遙感圖像進(jìn)行坐標(biāo)系統(tǒng)的空間轉(zhuǎn)換,根據(jù)幾何畸變的類型,建立坐標(biāo)系統(tǒng)間二元n次多項(xiàng)式得到校正后坐標(biāo);使用最近鄰法對(duì)校正圖像進(jìn)行像元灰度重采樣;并通過(guò)圖像處理實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證幾何校正對(duì)圖像拼接的影響。其次:在圖像配準(zhǔn)過(guò)程中,針對(duì)SIFT算法計(jì)算復(fù)雜度高,消耗時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題,將算法中高斯二階微分模板與圖像函數(shù)的卷積運(yùn)算轉(zhuǎn)化為箱式濾波器對(duì)積分圖像的加減運(yùn)算,降低了計(jì)算的復(fù)雜度;引入SURF算子,減小特征點(diǎn)檢測(cè)算子的特征向量維數(shù)。并通過(guò)圖像處理實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證改進(jìn)后算法的優(yōu)勢(shì)。最后:在圖像融合拼接過(guò)程中,分析加權(quán)平均融合算法實(shí)現(xiàn)圖像融合的關(guān)鍵技術(shù),針對(duì)無(wú)人機(jī)遙感圖像具有重合區(qū)域不規(guī)則的特點(diǎn),對(duì)傳統(tǒng)加權(quán)平均融合的權(quán)值分配進(jìn)行改進(jìn),提出權(quán)值自動(dòng)匹配的方式,目的用于消除圖像的拼接痕跡。圖像處理實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析表明,改進(jìn)后的加權(quán)平均融合算法能夠使融合區(qū)域過(guò)渡平滑,有效地消除圖像拼接線。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人機(jī)遙感圖像 幾何校正 圖像配準(zhǔn) 圖像融合
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 創(chuàng)新點(diǎn)摘要7-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 研究背景和意義9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀11
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容11-13
• 第二章 無(wú)人機(jī)遙感圖像預(yù)處理13-25
• 2.1 引言13-14
• 2.2 多項(xiàng)式法幾何校正的基本原理14
• 2.3 幾何校正的關(guān)鍵技術(shù)14-19
• 2.3.1 地面控制點(diǎn)的選取15-16
• 2.3.2 坐標(biāo)系統(tǒng)空間轉(zhuǎn)換16-18
• 2.3.3 灰度重采樣18-19
• 2.4 幾何校正的實(shí)現(xiàn)19-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 無(wú)人機(jī)遙感圖像配準(zhǔn)25-39
• 3.1 引言25-26
• 3.2 基于SIFT算法的特征提取及匹配26-31
• 3.2.1 尺度空間極值檢測(cè)26-28
• 3.2.2 確定關(guān)鍵點(diǎn)位置及尺度28-29
• 3.2.3 SIFT特征點(diǎn)生成及匹配29-31
• 3.3 改進(jìn)的SIFT算法31-33
• 3.4 特征點(diǎn)匹配對(duì)比實(shí)驗(yàn)33-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 無(wú)人機(jī)遙感圖像的融合及拼接39-49
• 4.1 引言39-40
• 4.2 圖像融合的關(guān)鍵技術(shù)40-42
• 4.2.1 加權(quán)平均融合算法40-41
• 4.2.2 加權(quán)平均融合算法的改進(jìn)41-42
• 4.3 拼接實(shí)驗(yàn)及分析42-47
• 4.3.1 兩幅圖像拼接43-45
• 4.3.2 多幅圖像拼接45-47
• 4.4 本章小結(jié)47-49
• 結(jié)論49-50
• 參考文獻(xiàn)50-55
• 發(fā)表文章目錄55-56
• 致謝56-57

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李偉;;遙感圖像中的道路提取[J];自動(dòng)化博覽;2006年05期

2 李傳龍;李穎;馬龍;;一種新的遙感圖像海岸線檢測(cè)方法[J];計(jì)算機(jī)仿真;2010年08期

3 張學(xué)良;肖鵬峰;馮學(xué)智;;基于圖像內(nèi)容層次表征的遙感圖像分割方法[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2012年01期

4 秦其明;遙感圖像自動(dòng)解譯面臨的問(wèn)題與解決的途徑[J];測(cè)繪科學(xué);2000年02期

5 陳小琪;現(xiàn)代計(jì)算機(jī)印前制版技術(shù)在遙感圖像印制中的應(yīng)用研究——以《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶可持續(xù)發(fā)展地圖集》為例[J];地球信息科學(xué);2000年02期

6 鄧湘金,彭海良;一種基于遙感圖像的機(jī)場(chǎng)檢測(cè)方法[J];測(cè)試技術(shù)學(xué)報(bào);2002年02期

7 余杰千,方濤,陳雍業(yè);一種有效的遙感圖像無(wú)縫分割方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2003年12期

8 吳為祿;遙感圖像中的云層消除處理[J];鐵路航測(cè);2003年01期

9 于輝,徐軍;彩色遙感圖像目標(biāo)提取方法研究[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2003年06期

10 黃勇杰,王樹(shù)國(guó),劉俊義,陳東;遙感圖像去云算法研究[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2003年S2期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張鳳春;董增壽;劉明君;;基于局部方差均衡的遙感圖像增強(qiáng)方法[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（2）[C];2008年

2 鄧冰;林宗堅(jiān);彭曉東;;遙感圖像信息度量的原理與方法[A];《測(cè)繪通報(bào)》測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

3 江興方;江鴻;何賢強(qiáng);;遙感圖像兩種半自動(dòng)拼接方法的研究[A];全國(guó)農(nóng)業(yè)遙感技術(shù)研討會(huì)論文集[C];2009年

4 羅睿;張永生;范永弘;鄧雪清;;遙感圖像基于內(nèi)容查詢的研究與實(shí)踐[A];第十三屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2001年

5 陳東;龐怡杰;黃勇杰;;大傾斜航空遙感圖像快速自動(dòng)鑲嵌技術(shù)[A];圖像 仿真 信息技術(shù)——第二屆聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2002年

6 黃勇杰;王樹(shù)國(guó);劉俊義;陳東;;遙感圖像去云算法研究[A];首屆信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

7 謝建春;趙榮椿;;遙感圖像中的軍用機(jī)場(chǎng)識(shí)別算法研究[A];信號(hào)與信息處理技術(shù)第三屆信號(hào)與信息處理全國(guó)聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

8 陳姚;王金亮;李石華;;遙感圖像中云層遮擋影響消除處理方法研究述評(píng)[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

9 張磊;朱磊;;遙感圖像中直線目標(biāo)的檢測(cè)[A];第十五屆全國(guó)遙感技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文摘要集[C];2005年

10 邱磊;李國(guó)輝;衡祥安;;一種基于交互學(xué)習(xí)的遙感圖像挖掘方法[A];第一屆建立和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2005）論文集[C];2005年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 蔣建科邋孫宏金 陳樹(shù)琛;傳回清晰遙感圖像[N];人民日?qǐng)?bào);2008年

2 記者 鄭千里;北京地區(qū)有了航空遙感圖像[N];科技日?qǐng)?bào);2000年

3 本報(bào)通訊員;煤航遙感院獲美國(guó)快鳥(niǎo)遙感圖像西部代理權(quán)[N];中煤地質(zhì)報(bào);2005年

4 王石;印度通過(guò)“快鳥(niǎo)”影像發(fā)現(xiàn)古墓地[N];中國(guó)測(cè)繪報(bào);2010年

5 記者 馬彥平 張桂敏;澳大利亞鉀礦鉆探啟動(dòng)[N];農(nóng)資導(dǎo)報(bào);2011年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 江興方;遙感圖像去云方法的研究及其應(yīng)用[D];南京理工大學(xué);2007年

2 滕鑫鵬;遙感圖像道路提取研究[D];江蘇大學(xué);2014年

3 劉春紅;超光譜遙感圖像降維及分類方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2005年

4 劉哲;基于信息融合的遙感圖像處理方法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2002年

5 強(qiáng)贊霞;遙感圖像的融合及應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2005年

6 杜根遠(yuǎn);海量遙感圖像內(nèi)容檢索關(guān)鍵技術(shù)研究[D];成都理工大學(xué);2011年

7 陶午沙;基于結(jié)構(gòu)模型的遙感圖像軍事陣地目標(biāo)特征分析及其識(shí)別技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2004年

8 林劍;基于模糊理論的遙感圖像分割方法研究[D];中南大學(xué);2003年

9 薛麗霞;基于對(duì)象云的遙感圖像模糊邊緣檢測(cè)研究[D];西南交通大學(xué);2007年

10 羅睿;遙感圖像信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與分析[D];解放軍信息工程大學(xué);2001年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 邱磊;基于內(nèi)容的遙感圖像挖掘方法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2005年

2 陳浩;高分辨遙感圖像災(zāi)區(qū)建筑檢測(cè)[D];南京理工大學(xué);2015年

3 朱然;大數(shù)據(jù)量復(fù)雜背景下橋梁水壩目標(biāo)快速識(shí)別[D];電子科技大學(xué);2015年

4 王靜靜;基于NSCT和Shearlet變換的遙感圖像增強(qiáng)研究[D];新疆大學(xué);2014年

5 柴宏磊;基于知識(shí)的遙感圖像港口目標(biāo)識(shí)別[D];電子科技大學(xué);2015年

6 馮一鳴;基于遙感圖像中港口目標(biāo)的分割算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];西安電子科技大學(xué);2014年

7 吳云坤;遙感圖像變化檢測(cè)技術(shù)研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

8 王旭;無(wú)參考遙感圖像質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

9 宋玉梅;基于遙感圖像的內(nèi)河航道識(shí)別研究[D];重慶交通大學(xué);2015年

10 張少輝;基于刃邊法的遙感圖像重建方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)遙感圖像的拼接技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：348584