本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)序列影像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)以其低成本、靈活機(jī)動(dòng)、操作簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)成為遙感數(shù)據(jù)的重要獲取手段之一，被廣泛應(yīng)用在災(zāi)后應(yīng)急響應(yīng)、環(huán)境監(jiān)測(cè)與保護(hù)、土地利用調(diào)查等領(lǐng)域。在無(wú)人機(jī)遙感的應(yīng)用中影像拼接是一項(xiàng)重要的內(nèi)容，但是無(wú)人機(jī)影像往往具有數(shù)量多、旋偏角大、重疊不規(guī)律等特點(diǎn)，這給影像匹配與影像拼接帶來(lái)困難，因此需要采取合適的方法來(lái)進(jìn)行無(wú)人機(jī)影像的快速拼接。 本文通過(guò)特征匹配的方法來(lái)進(jìn)行無(wú)人機(jī)影像的拼接，提出了適合于無(wú)人機(jī)影像匹配與拼接的方法，本文的主要內(nèi)容如下： （1）對(duì)于無(wú)人機(jī)影像具有旋轉(zhuǎn)、縮放等特點(diǎn)，本文采用了SIFT算法來(lái)進(jìn)行特征提取與匹配，對(duì)于粗匹配結(jié)果采取唯一性約束和視差約束來(lái)剔除誤匹配點(diǎn)，通過(guò)自適應(yīng)調(diào)節(jié)閾值參數(shù)與分塊的方法來(lái)使匹配點(diǎn)對(duì)分布均勻。 （2）本文采用仿射變換模型作為影像之間的轉(zhuǎn)換模型，利用RANSAC算法來(lái)估計(jì)初始的轉(zhuǎn)換模型參數(shù)。分析了累積誤差對(duì)最后影像拼接的影響，然后基于最小化投影誤差來(lái)對(duì)拼接誤差進(jìn)行適當(dāng)改正。 （3）對(duì)于三種典型的拼接方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，比較了順序拼接、對(duì)稱(chēng)拼接、分塊拼接的拼接效果，在拼接合成的時(shí)候?qū)τ跋裰丿B區(qū)域采用加權(quán)平均值融合的方法來(lái)消除拼接縫。 （4）在上述理論研究的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)序列影像的拼接。
【關(guān)鍵詞】：影像拼接 特征匹配 影像融合
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP751;P237
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-10
• 1.1 研究背景與意義7-8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3 本文的組織機(jī)構(gòu)9-10
• 第2章 影像拼接主要技術(shù)10-20
• 2.1 影像拼接流程10-11
• 2.2 影像匹配11-15
• 2.2.1 基于圖像灰度的匹配11-13
• 2.2.2 基于圖像特征的匹配13-15
• 2.3 影像融合15-18
• 2.3.1 平均值融合法15-16
• 2.3.2 加權(quán)平均值融合法16-18
• 2.4 影像勻光勻色18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第3章 影像特征匹配與可靠性20-31
• 3.1 SIFT 算法流程20-25
• 3.1.1 尺度空間極值點(diǎn)檢測(cè)21-22
• 3.1.2 極值點(diǎn)精確定位22-23
• 3.1.3 確定關(guān)鍵點(diǎn)的主方向23-24
• 3.1.4 描述關(guān)鍵點(diǎn)24
• 3.1.5 關(guān)鍵點(diǎn)匹配24-25
• 3.2 特征匹配約束條件25-27
• 3.2.1 唯一性約束25-26
• 3.2.2 視差約束26-27
• 3.3 閾值調(diào)節(jié)與均勻分布27-30
• 3.3.1 閾值參數(shù)確定27-29
• 3.3.2 均勻匹配分析29-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第4章 序列影像拼接模型與優(yōu)化31-40
• 4.1 影像拼接模型與參數(shù)計(jì)算31-36
• 4.1.1 常用影像拼接模型31-32
• 4.1.2 模型參數(shù)計(jì)算32-36
• 4.2 影像拼接誤差分析36-37
• 4.2.1 對(duì)稱(chēng)誤差36-37
• 4.2.2 非對(duì)稱(chēng)誤差37
• 4.3 基于投影差優(yōu)化處理37-38
• 4.3.1 基于檢查點(diǎn)的優(yōu)化37-38
• 4.3.2 基于多視約束的優(yōu)化38
• 4.4 基于幾何約束優(yōu)化處理38-39
• 4.5 本章小結(jié)39-40
• 第5章 序列影像拼接與實(shí)驗(yàn)40-46
• 5.1 影像拼接策略40-41
• 5.1.1 影像順序拼接40
• 5.1.2 影像對(duì)稱(chēng)拼接40-41
• 5.1.3 影像分塊拼接41
• 5.2 影像重采樣41-43
• 5.3 影像拼接區(qū)域勻光43
• 5.4 基于投影差拼接優(yōu)化43-45
• 5.5 本章小結(jié)45-46
• 總結(jié)與展望46-47
• 論文總結(jié)46
• 論文展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-49
• 致謝49

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)序列影像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：392483