低空無人機(jī)及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的迅速發(fā)展,給傳統(tǒng)的航空攝影測量帶來了巨大的改變,無人機(jī)憑借著機(jī)動性強(qiáng)、低空飛行、可靠性好、安全性高、成本低等一系列優(yōu)點(diǎn),使得在短時(shí)間內(nèi)迅速獲取測區(qū)的影像數(shù)據(jù)成為可能,而這些是傳統(tǒng)航空攝影測量平臺所無法具備的。低空無人機(jī)攝影測量目前已經(jīng)在相關(guān)行業(yè)的各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,但低空無人機(jī)影像有著自身的特點(diǎn),其低飛以及像幅范圍小,使得單幅影像的覆蓋地物少且易受到外在因素影響等問題。這些問題導(dǎo)致傳統(tǒng)的影像匹配方法,在低空無人機(jī)影像數(shù)據(jù)的匹配應(yīng)用中,存在一定的局限性。因此,本文主要對特征匹配方法進(jìn)行了改進(jìn),使得在影像匹配中兼顧時(shí)效性和魯棒性,同時(shí)對適用于不同區(qū)域影像數(shù)據(jù)的匹配策略展開研究。1、在目前已有的影像匹配方法中,選取三種常用的特征匹配方法對比分析,并進(jìn)行了低空無人機(jī)影像數(shù)據(jù)的試驗(yàn)探討。結(jié)果表明,現(xiàn)有傳統(tǒng)的匹配方法難以較好的兼顧低空無人機(jī)影像匹配的魯棒性與實(shí)時(shí)性。2、針對現(xiàn)有特征描述符的局限性,在SURF特征檢測的基礎(chǔ)上,采用了結(jié)合三重樣本的淺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)型描述符進(jìn)行影像匹配的方法。在三種不同區(qū)域的低空無人機(jī)影像實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中,采用合適數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練方法得到適... 

【文章來源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

無人機(jī)影像匹配策略研究內(nèi)容結(jié)構(gòu)圖

9圖 2.1 坐標(biāo)系像平面坐標(biāo)系系。像平面坐標(biāo)系，是用來表達(dá)像點(diǎn)片上的具體位置。是描述像點(diǎn)在像空間位置的坐標(biāo)系，位置而定，故對于每張像片的像空間系。坐標(biāo)系，它是以像片的航攝中心為原作為坐標(biāo)點(diǎn)，在各坐標(biāo)系之間的輔助PZ為右手系的物方空間坐標(biāo)系，目的間的轉(zhuǎn)換。t，即為地面坐標(biāo)系，其可以是我們在用的坐標(biāo)系

低空無人機(jī)航攝獲取影像的必需設(shè)備，其能夠用一個(gè)幾何模型進(jìn)行描定的數(shù)學(xué)法則來構(gòu)建三維世界中的地面點(diǎn)坐標(biāo)和二維像平面點(diǎn)的之間的相機(jī)的設(shè)備不同，相應(yīng)會有很多種模型，其中低空無人機(jī)攝影測量是針孔成像模型。針孔模型的基本原理和思想是，它是光在通過針孔系。同時(shí)由于采用的非量測相機(jī)的透鏡的存在，他可以改善成像的畫的幾何關(guān)系產(chǎn)生一定可用數(shù)學(xué)形式描述的畸變。因此，我們使用中心型，來描述整個(gè)投影過程，首先對其原理進(jìn)行展開認(rèn)識。投影成像模型人機(jī)航空攝影測量中攜帶的通常是非量測的相機(jī)（如佳能 mark5D 等的過程可以用中心投影來描述構(gòu)建。如下圖 2.2 的示意所示，相機(jī)中，過cO 做垂直像面的一條射線，其會與與像面交于像主點(diǎn) p ，以cO 為中cX 軸與u軸平行，cY 軸與v軸平行，則建立的空間直角坐標(biāo)系cccO XY系。在像平面上以IO 為原點(diǎn)，建立了 OuvI 以像素為單位圖像坐標(biāo)系點(diǎn)，在像平面上建立 p xy像平面坐標(biāo)系。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]無人機(jī)傾斜影像高效SfM重建關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 姜三.武漢大學(xué) 2018
[2]攝影測量方法在工程應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 馬電.武漢大學(xué) 2014
[3]航空視頻影像的正射影像制作關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 任超鋒.武漢大學(xué) 2014
[4]多視匹配策略與優(yōu)化方法研究[D]. 紀(jì)松.解放軍信息工程大學(xué) 2012
[5]移動高程平面約束的多視影像可靠匹配方法[D]. 王競雪.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]高分辨率航空影像特征匹配技術(shù)研究[D]. 胡佳怡.東華理工大學(xué) 2018
[2]基于局部不變特征的無人機(jī)遙感影像匹配技術(shù)研究[D]. 王瑞瑞.解放軍信息工程大學(xué) 2017
[3]基于SIFT算法的低空攝影測量影像匹配方法研究[D]. 張凱南.長安大學(xué) 2016



本文編號：3392173