【摘要】：由于無(wú)人機(jī)有諸多優(yōu)點(diǎn),如重量輕,體積小,運(yùn)輸方便,成圖周期短,時(shí)效性,成本低,并且能到達(dá)人員無(wú)法進(jìn)入的危險(xiǎn)區(qū)域,因而受到很多領(lǐng)域的青睞,尤其在大比例尺成圖作業(yè)中更具優(yōu)勢(shì)。無(wú)人機(jī)不僅是衛(wèi)星遙感的一種升華,更是大地測(cè)量手段的一種補(bǔ)充。隨著無(wú)人機(jī)在測(cè)繪中的普遍應(yīng)用,其影像快速有效的拼接及DEM生產(chǎn)越來(lái)越重要。但無(wú)人機(jī)也有缺陷,如受氣流影響大、姿態(tài)不穩(wěn)定、旋片角大、POS精度不高、像幅小致使照片數(shù)量多等問(wèn)題,導(dǎo)致影像配準(zhǔn)緩慢,甚至失敗。尤其是在抗震救災(zāi)以及急需成圖供野外調(diào)繪時(shí),滿足不了影像的速拼及各種附加產(chǎn)品生產(chǎn)的要求�；跓o(wú)人機(jī)影像的特點(diǎn),結(jié)合在生產(chǎn)中遇到的兩個(gè)主要問(wèn)題—POS精度不高以及像片的重疊度或者姿態(tài)角不能滿足傳統(tǒng)空中三角測(cè)量要求的情況,本論文主要針對(duì)以上兩個(gè)問(wèn)題做一個(gè)初探,并提出解決辦法。針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題—因POS問(wèn)題導(dǎo)致匹配失敗,本文提出一種給定并修正POS線元素初值的辦法。先是用SIFT算子對(duì)影像進(jìn)行特征提取,而后基于歐式距離匹配,再依據(jù)同名點(diǎn)對(duì)應(yīng)的模型點(diǎn)坐標(biāo)大致相等的原理給出影像POS線元素的初值,之后通過(guò)連續(xù)法相對(duì)定向?qū)Τ踔敌拚?從而計(jì)算出新的POS線元素。再次應(yīng)用于空三加密軟件中,以輔助完成匹配及其后續(xù)工作。另外針對(duì)第二個(gè)問(wèn)題,在無(wú)人機(jī)序列影像不滿足三度以上重疊以及小角度等情況下,按照傳統(tǒng)空三流程無(wú)法完成相對(duì)定向及影像拼接時(shí),本文將對(duì)其基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的序列影像的拼接,給出一種利用SURF算子檢測(cè)特征點(diǎn),利用SIFT算子提取描述符,基于BBF匹配,利用RANSAC剔除誤匹配,分別使用相似變換、仿射變換、射影變換建立幾何變換模型,經(jīng)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)射影變換的精度最高,更適合無(wú)人機(jī)影像的拼接,并利用LM局部?jī)?yōu)化算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,無(wú)需POS和相機(jī)檢校數(shù)據(jù),只要滿足有重疊的圖像(大角度或者重疊度達(dá)不到攝影測(cè)量生產(chǎn)要求的)均可實(shí)現(xiàn)快速匹配以及拼接。最后可利用POS數(shù)據(jù)對(duì)拼接后的大影像進(jìn)行簡(jiǎn)單的地理配準(zhǔn),再經(jīng)過(guò)重采樣后,影像便具有大致的坐標(biāo)信息,對(duì)于應(yīng)急災(zāi)害以及外業(yè)調(diào)繪指導(dǎo)性工作均有深遠(yuǎn)的意義。
[Abstract]:Because UAVs have many advantages, such as light weight, small volume, convenient transportation, short mapping period, low cost, and can reach dangerous areas that can not be accessed by people, they are favored in many fields. Especially in large scale mapping operations have more advantages. UAV is not only a sublimation of satellite remote sensing, but also a supplement to geodesy. With the widespread application of UAV in surveying and mapping, the rapid and effective stitching and DEM production of UAV images are becoming more and more important. However, UAVs also have some defects, such as large airflow, unstable attitude, large rotation angle, low precision of POS, small image, large number of photos and so on, which lead to slow or even failure of image registration. Especially in the earthquake relief and the urgent need of mapping for field painting, it can not meet the requirements of the rapid combination of images and the production of various additional products. Based on the characteristics of UAV image, combined with the two main problems encountered in production, the POS accuracy is not high and the overlap or attitude angle of the image can not meet the requirements of traditional aerial triangulation. This paper mainly aims at the above two problems to do a preliminary study, and put forward solutions. In view of the first problem, the matching failure caused by the POS problem, this paper proposes a method to set and correct the initial value of the POS line element. Firstly, the feature extraction of image is carried out by SIFT operator, then based on Euclidean distance matching, the initial value of image POS line element is given according to the principle that the coordinate of model point corresponding to the same name point is approximately equal, and then the initial value is corrected by relative orientation of continuous method. The new POS line element is calculated. It is again applied to the empty triple encryption software to assist in the matching and subsequent work. In addition, for the second problem, when the UAV sequence images do not meet three degrees of overlap and small angles, according to the traditional space three flow can not complete the relative orientation and image stitching, In this paper, we propose a method to detect feature points by using SURF operator, extract descriptor by SIFT operator, eliminate mismatch by RANSAC, and use similar transform and affine transform respectively. The projective transformation is used to establish the geometric transformation model. It is found that the projective transformation is the most accurate and is more suitable for the joint of UAV images. The parameters of the model are optimized by using the LM local optimization algorithm without the need of POS and camera calibration data. Fast matching and stitching can be achieved as long as the overlapped images (large angle or overlapped degree can not meet the requirements of photogrammetric production). Finally, the POS data can be used for the simple geographical registration of the large mosaic images, and then after resampling, the images will have approximate coordinate information, which is of far-reaching significance for emergency disasters and field mapping guidance work.
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：2400347