無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)因用途廣泛、操作簡(jiǎn)單、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)等優(yōu)勢(shì)使其在遙感數(shù)據(jù)獲取領(lǐng)域占據(jù)一席之地。由于無(wú)人機(jī)影像的地面覆蓋區(qū)域小、重疊度大,單張影像基本不能展示整個(gè)測(cè)區(qū),因此影像拼接成為無(wú)人機(jī)遙感影像處理的基礎(chǔ)性工作。在影像幾何拼接過(guò)程中,多采用基于點(diǎn)特征的匹配方法獲取同名點(diǎn)對(duì)。本文結(jié)合無(wú)人機(jī)影像特點(diǎn),針對(duì)點(diǎn)特征匹配技術(shù)中的特征提取、匹配搜索兩類(lèi)算法進(jìn)行了較深入研究和探討,提出更加高效率和魯棒性的無(wú)人機(jī)遙感影像拼接方法。論文的主要工作如下:首先,在特征點(diǎn)檢測(cè)和描述方面,以影像的尺度不變性為出發(fā)點(diǎn),分析具有局部不變性的四種典型特征提取算法,為解決ORB特征提取算法特征點(diǎn)定位精度低和不具備尺度不變性的問(wèn)題,通過(guò)建立多尺度空間使其具備尺度不變性和引入子像元插值技術(shù)提高其定位精度來(lái)改進(jìn)ORB特征提取算法。借助Matlab、opencv平臺(tái)編程實(shí)現(xiàn)改進(jìn)算法和典型算法,將改進(jìn)算法的特征提取效果與SIFT算法、SURF算法、ORB算法、LDB算法的特征提取效果對(duì)比發(fā)現(xiàn),本文改進(jìn)的特征提取算法不僅保留了原有算法的快速優(yōu)越性,且大幅提高了匹配精度。其次,在特征匹配方面,考慮到改進(jìn)后ORB提取算法在特征描述階段采用二... 

【文章來(lái)源】：西安科技大學(xué)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文技術(shù)路線(xiàn)圖

地面分辨率高達(dá) 1cm 精度，其無(wú)人機(jī)及傳感器性能參數(shù)如表 2.2 所示。表 2.2 無(wú)人機(jī)與傳感器性能參數(shù)項(xiàng)目 參數(shù)航高 75-750續(xù)航時(shí)間 300min控制方式 程序自動(dòng)控制導(dǎo)航方式 POS 系統(tǒng)傳感器設(shè)備 SonyA7R 非量測(cè)相機(jī)鏡頭焦距 15mm/25mm/35mm圖像大小 7360*4912圖像格式 JPEG在天寶 UX5HP 無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)與 POS 集成的作業(yè)條件下，于西安科技大學(xué)校園展了飛行實(shí)驗(yàn)，飛行覆蓋面積約 1.13 平方公里，飛行高度 500m 左右，共 21 條航帶其中航向重疊度為 80%，旁向重疊度為 65%。最終獲取 562 張 7360×4912 像素、空分辨率為 0.1 米的無(wú)人機(jī)遙感影像。此次飛行實(shí)驗(yàn)概括及航線(xiàn)如圖 2.2 所示。

地面分辨率高達(dá) 1cm 精度，其無(wú)人機(jī)及傳感器性能參數(shù)如表 2.2 所示。表 2.2 無(wú)人機(jī)與傳感器性能參數(shù)項(xiàng)目 參數(shù)航高 75-750續(xù)航時(shí)間 300min控制方式 程序自動(dòng)控制導(dǎo)航方式 POS 系統(tǒng)傳感器設(shè)備 SonyA7R 非量測(cè)相機(jī)鏡頭焦距 15mm/25mm/35mm圖像大小 7360*4912圖像格式 JPEG在天寶 UX5HP 無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)與 POS 集成的作業(yè)條件下，于西安科技大學(xué)校園展了飛行實(shí)驗(yàn)，飛行覆蓋面積約 1.13 平方公里，飛行高度 500m 左右，共 21 條航帶其中航向重疊度為 80%，旁向重疊度為 65%。最終獲取 562 張 7360×4912 像素、空分辨率為 0.1 米的無(wú)人機(jī)遙感影像。此次飛行實(shí)驗(yàn)概括及航線(xiàn)如圖 2.2 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[3]序列無(wú)人機(jī)影像預(yù)處理與匹配中的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題研究[D]. 唐敏.西南交通大學(xué) 2014
[4]基于點(diǎn)線(xiàn)特征匹配的無(wú)人機(jī)影像拼接技術(shù)[D]. 何敬.西南交通大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于無(wú)人機(jī)遙感的玉米表型信息提取技術(shù)研究[D]. 張琪.東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[2]基于傾斜影像的建筑物提取與參數(shù)化三維重建[D]. 楊存英.西安科技大學(xué) 2016
[3]基于SIFT算法的低空攝影測(cè)量影像匹配方法研究[D]. 張凱南.長(zhǎng)安大學(xué) 2016
[4]基于ORB特征的視頻圖像拼接技術(shù)研究[D]. 姜鵬飛.電子科技大學(xué) 2016
[5]衛(wèi)星遙感圖像地標(biāo)特征提取與匹配研究[D]. 馮斌.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2015
[6]無(wú)人機(jī)遙感影像點(diǎn)特征匹配算法研究[D]. 張一.解放軍信息工程大學(xué) 2015
[7]遙感圖像在二維GIS系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[D]. 馬銳敏.西安電子科技大學(xué) 2011
[8]基于DSM的遙感影像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 靳建立.解放軍信息工程大學(xué) 2009



本文編號(hào)：3467126