本文關(guān)鍵詞：無人機影像拼接關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：遙感衛(wèi)星對地觀測技術(shù)宏觀性強，便于獲取大范圍遙感影像，但受回訪周期的限制，無法在第一時間為突發(fā)災(zāi)害提供影像。與衛(wèi)星相比，無人機（UAV：Unmanned Aerial Vehicle）機動性強、靈活性高，可以在緊急事件中快速獲取地面影像。但是，UAV影像相幅小，重疊度高，需要對數(shù)百上千幅影像進行拼接才能獲得整個目標區(qū)域的信息。針對無人機影像拼接的特點，，本文提出一種無人機影像快速拼接、定位的方法，主要工作如下： （1）對SIFT、SURF、ASIFT三種算法的基本原理做了詳細闡述，通過實驗對三種算法在分辨率相近影像匹配（UAV影像之間）和不同分辨率影像匹配（UAV影像和Google Map影像，二者分辨率相差近6倍）中的優(yōu)缺點進行比較分析。在此基礎(chǔ)上指出，SURF算法較適于UAV影像的匹配，ASIFT較適于UAV影像和Google Map高分辨率影像的匹配。 （2）針對利用RANSAC算法對匹配特征點對提純時誤配點不能完全剔除，且容易導(dǎo)致特征點“扎堆”的問題，提出一種結(jié)合搜索范圍與投影不變多邊形約束的特征點匹配方法。首先，在特征點提取中引入ANMS，使特征點的數(shù)量和空間分布更加合理化。然后，在大尺度特征點匹配的基礎(chǔ)上對后續(xù)特征點匹配的搜索范圍進行約束，利用平面內(nèi)五邊形及其對應(yīng)的透視等價多邊形構(gòu)造的具有投影不變性的7維特征向量對各階段特征點匹配結(jié)果進行提純。該方法不僅能夠保證特征點匹配精度，還能剔除位于高大地物上的特征點，一定程度上避免高大地物上特征點對影像變換模型的誤導(dǎo)。 （3）針對多幅影像拼接中誤差累積以及快速地理定位、定向問題，提出一種坐標約束的UAV影像拼接方法。首先，計算UAV影像的重疊度并據(jù)此對其進行裁剪。然后，通過UAV影像與Google Map影像的配準獲取實現(xiàn)UAV影像的地理定位與定向。最后，根據(jù)獲取的UAV影像的地理坐標信息將其拼接與融合。該方法可保證每幅UAV影像配準誤差的獨立性，避免誤差傳遞與積累問題，獲得拼接圖誤差分布更均勻，視覺效果良好，并能快速獲得地理坐標信息。 以中國礦業(yè)大學南湖校區(qū)的UAV影像為數(shù)據(jù)的特征點匹配與影像拼接實驗驗證了上述算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：無人機影像拼接 地理坐標 局部不變特征匹配 投影不變多邊形
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：P237
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 目錄8-10
• Contents10-12
• 圖清單12-17
• 表清單17-18
• 1 緒論18-28
• 1.1 選題背景與研究意義18-20
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-25
• 1.3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排25-28
• 2 基于局部不變特征影像匹配算法28-52
• 2.1 SIFT 算法28-32
• 2.2 SURF 算法32-35
• 2.3 ASIFT 算法35-41
• 2.4 特征點匹配41-42
• 2.5 基于局部不變特征點的配準42-47
• 2.6 實驗結(jié)果與分析47-51
• 2.7 本章小結(jié)51-52
• 3 投影不變量約束的特征點匹配52-65
• 3.1 均勻分布的特征點提取52-54
• 3.2 搜索范圍與投影不變多邊形共同約束的特征點匹配54-58
• 3.3 實驗結(jié)果與分析58-64
• 3.4 本章小結(jié)64-65
• 4 區(qū)域 UAV 影像拼接65-83
• 4.1 降低 UAV 影像重疊度65-69
• 4.2 坐標約束的影像配準69-70
• 4.3 多線程處理70-71
• 4.4 影像無縫拼接71-77
• 4.5 實驗結(jié)果與分析77-82
• 4.6 本章小結(jié)82-83
• 5 結(jié)論與展望83-85
• 5.1 結(jié)論83-84
• 5.2 展望84-85
• 參考文獻85-90
• 作者簡歷90-92
• 學位論文數(shù)據(jù)集92

【參考文獻】

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本文編號：710600