本文關(guān)鍵詞：無(wú)人機(jī)影像幾何精校正研究

  更多相關(guān)文章： 無(wú)人機(jī)影像 幾何畸變 幾何精校正 精度評(píng)定

【摘要】：隨著航空、導(dǎo)航和數(shù)字傳感器技術(shù)的快速發(fā)展,遙感影像已經(jīng)成為人類監(jiān)測(cè)地理環(huán)境變化的重要數(shù)據(jù)源。無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)系統(tǒng)因其具有機(jī)動(dòng)、高效、靈活、低成本等特點(diǎn),能有效改善多云霧、高山地區(qū)高分辨率遙感影像缺乏的現(xiàn)狀,在礦產(chǎn)資源管理、城鎮(zhèn)空間信息快速采集與災(zāi)害防治、局部地形圖的更新等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。但由于原始的無(wú)人機(jī)影像存在多種形式的幾何畸變,必須經(jīng)過(guò)一定精度的幾何精校正才能達(dá)到有效利用的目的,因而對(duì)快速、高精度的幾何精校正方法的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。 本論文首先介紹了無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)系統(tǒng)的組成,并對(duì)無(wú)人機(jī)航線規(guī)劃相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了分析。在分析數(shù)碼相機(jī)鏡頭畸變類型的基礎(chǔ)上,對(duì)獲取的無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行了鏡頭引起的畸變差校正。在分析了無(wú)人機(jī)影像幾何畸變?cè)蚝?對(duì)常規(guī)幾何精校正方法進(jìn)行了優(yōu)缺點(diǎn)分析。針對(duì)局部加權(quán)擬合校正法對(duì)控制點(diǎn)的選擇不夠靈活的缺點(diǎn),對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),用控制圓規(guī)定無(wú)人機(jī)影像的局部校正區(qū)域,并且新增局部控制點(diǎn)來(lái)完全覆蓋該區(qū)域,充分利用局部控制點(diǎn)所有信息。改進(jìn)的局部加權(quán)擬合校正法對(duì)控制點(diǎn)的分布具有更好的適應(yīng)性,能夠有效的提高無(wú)人機(jī)影像的幾何精校正精度。本論文主要對(duì)以下方面進(jìn)行研究,取得一定的成果： (1)通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)作業(yè)參數(shù)的分析,獲得了各個(gè)參數(shù)之間的相互關(guān)系,并對(duì)其進(jìn)行了設(shè)置。對(duì)無(wú)人機(jī)遙感常用坐標(biāo)系統(tǒng)和飛行姿態(tài)角進(jìn)行了分析,并且從影像重疊度和飛行姿態(tài)角等方面對(duì)獲取的無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行了質(zhì)量檢查。 (2)通過(guò)對(duì)數(shù)碼相機(jī)鏡頭畸變差的分析,用附加參數(shù)光束法平差的系統(tǒng)畸變數(shù)學(xué)模型對(duì)無(wú)人機(jī)影像的畸變差進(jìn)行校正,使影像質(zhì)量得到有效提高,為影像的幾何精校正提供了良好的數(shù)據(jù)源。 (3)對(duì)常用的幾何精校正方法進(jìn)行了對(duì)比分析,提出了一種改進(jìn)局部加權(quán)擬合校正法,通過(guò)試驗(yàn)分析,該方法能夠更充分、合理地利用局部控制點(diǎn)信息,對(duì)控制點(diǎn)的分布具有更好的適應(yīng)性,能夠有效地提高無(wú)人機(jī)影像的幾何精校正精度。 (4)在對(duì)精校正后的影像進(jìn)行了單點(diǎn)定位精度檢驗(yàn)后,新增了幾何變形檢驗(yàn),從多角度對(duì)無(wú)人機(jī)影像校正精度進(jìn)行評(píng)定。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)人機(jī)影像 幾何畸變 幾何精校正 精度評(píng)定
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：P231
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-17
• 1.1 研究背景和意義12
• 1.2 無(wú)人機(jī)影像幾何精校正的理論及研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 幾何精校正理論13-14
• 1.2.2 無(wú)人機(jī)影像幾何精校正研究現(xiàn)狀14
• 1.3 研究目標(biāo)和內(nèi)容14-17
• 1.3.1 研究目標(biāo)14-15
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容15
• 1.3.3 論文結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第2章 無(wú)人機(jī)影像的幾何精校正基礎(chǔ)17-30
• 2.1 無(wú)人機(jī)影像幾何畸變分析17-24
• 2.1.1 鏡頭畸變差18-20
• 2.1.2 外方位元素的影響20-21
• 2.1.3 地形起伏的影響21-22
• 2.1.4 地球曲率的影響22-23
• 2.1.5 大氣折射的影響23-24
• 2.1.6 地球自轉(zhuǎn)的影響24
• 2.2 無(wú)人機(jī)影像的幾何精校正基礎(chǔ)24-26
• 2.2.1 無(wú)人機(jī)影像校正的一般過(guò)程24-25
• 2.2.2 像素重采樣25-26
• 2.3 無(wú)人機(jī)影像的幾何精校正方法26-29
• 2.3.1 共線方程校正法27
• 2.3.2 多項(xiàng)式校正法27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 無(wú)人機(jī)影像的獲取與質(zhì)量檢查30-47
• 3.1 無(wú)人機(jī)影像的獲取作業(yè)參數(shù)分析30-37
• 3.1.1 無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)系統(tǒng)的組成30-31
• 3.1.2 無(wú)人機(jī)遙感常用坐標(biāo)系統(tǒng)31-33
• 3.1.3 無(wú)人機(jī)作業(yè)參數(shù)分析與設(shè)置33-37
• 3.2 無(wú)人機(jī)影像獲取與質(zhì)量檢查37-41
• 3.2.1 無(wú)人機(jī)影像的獲取37-38
• 3.2.2 無(wú)人機(jī)影像質(zhì)量檢查38-41
• 3.3 相機(jī)鏡頭畸變差檢測(cè)與校正41-46
• 3.3.1 相機(jī)鏡頭成像畸變類型42-43
• 3.3.2 相機(jī)內(nèi)方位元素及畸變差參數(shù)解算43-45
• 3.3.3 畸變差校正改善無(wú)人機(jī)影像質(zhì)量實(shí)驗(yàn)分析45-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第4章 基于控制點(diǎn)的幾何精校正47-53
• 4.1 基于控制點(diǎn)的幾何精校正方法47-50
• 4.1.1 多項(xiàng)式幾何精校正47-48
• 4.1.2 基于局部加權(quán)平均的表面擬合校正48-49
• 4.1.3 三角連網(wǎng)校正法49-50
• 4.2 改進(jìn)的局部加權(quán)擬合校正法50-52
• 4.2.1 改進(jìn)的局部加權(quán)擬合校正法思想50-51
• 4.2.2 改進(jìn)的局部加權(quán)擬合校正算法51-52
• 4.3 本章小結(jié)52-53
• 第5章 幾何精校正試驗(yàn)及精度評(píng)定53-59
• 5.1 地面控制點(diǎn)布設(shè)53-54
• 5.2 幾何精校正試驗(yàn)結(jié)果及精度分析54-57
• 5.2.1 常規(guī)精度分析54-56
• 5.2.2 精校正影像幾何變形檢驗(yàn)56-57
• 5.3 本章小結(jié)57-59
• 第6章 結(jié)論與展望59-61
• 6.1 研究總結(jié)59
• 6.2 研究結(jié)論59-60
• 6.3 研究工作不足與展望60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果65

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：718298