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航拍圖像全景生成及其地理配準(zhǔn)研究

發(fā)布時間:2024-07-07 06:04
  航拍圖像全景生成及其地理配準(zhǔn)是計算機視覺領(lǐng)域的一個熱門研究方向,不僅在工業(yè)制造、交通規(guī)劃、地理勘測、災(zāi)害評估等民用領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用需求,而且在軍事偵察監(jiān)視領(lǐng)域也發(fā)揮著重要的作用。然而,無人機航拍圖像普遍存在幾何變形、特征點分布不均勻、運動目標(biāo)干擾等問題,在生成全景圖像時易出現(xiàn)鬼影和視差等現(xiàn)象,其地理配準(zhǔn)的精度難以得到保證。因此本文在分析現(xiàn)有的全景拼接和視覺定位技術(shù)的基礎(chǔ)上,研究了無人系統(tǒng)航拍圖像的正射校正、全景生成和地理配準(zhǔn)等技術(shù),并驗證了本文所提算法的可行性和有效性。本文首先分析了航拍圖像產(chǎn)生幾何形變的原理,在此基礎(chǔ)上研究了基于相機標(biāo)定的圖像畸變校正算法以及基于數(shù)字高程模型和地面控制點的正射校正算法。針對傳統(tǒng)的正射校正算法計算復(fù)雜度高、實時性差的缺點,本文提出了基于飛行姿態(tài)參數(shù)的航拍圖像正射校正算法:利用無人機的俯仰角、偏航角、滾轉(zhuǎn)角和航行高度計算航拍圖像的像點與實際物點的對應(yīng)關(guān)系,建立基于飛行姿態(tài)的幾何校正模型,藉此實現(xiàn)航拍圖像的快速校正。然后,本文提出了基于分塊特征檢測的圖像配準(zhǔn)算法,降低了配準(zhǔn)算法的計算復(fù)雜度。針對全景拼接中的融合鬼影,本文提出了一種基于多分辨率融合與縫合線搜...

【文章頁數(shù)】:75 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀及難點分析
        1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 技術(shù)難點分析
    1.3 論文的章節(jié)結(jié)構(gòu)
第二章 航拍圖像正射校正
    2.1 圖像預(yù)處理
        2.1.1 航拍成像原理
        2.1.2 光學(xué)畸變校正
        2.1.3 相機參數(shù)標(biāo)定
    2.2 正射校正算法
        2.2.1 幾何畸變分析
        2.2.2 相機投影分析
        2.2.3 基于數(shù)字高程模型的校正算法
        2.2.4 基于多地面控制點的校正算法
        2.2.5 基于飛行姿態(tài)參數(shù)的校正算法
        2.2.6 圖像插值算法
    2.3 實驗結(jié)果與分析
        2.3.1 相機標(biāo)定結(jié)果
        2.3.2 圖像正射校正
    2.4 本章小結(jié)
第三章 航拍圖像全景拼接
    3.1 拼接算法流程
    3.2 圖像特征提取
        3.2.1 SURF特征
        3.2.2 分塊特征檢測算法
    3.3 圖像配準(zhǔn)算法
        3.3.1 特征匹配
        3.3.2 隨機一致性算法
        3.3.3分塊特征檢測配準(zhǔn)實驗
    3.4 圖像融合算法
        3.4.1 傳統(tǒng)融合方法
        3.4.2 鬼影消除算法
        3.4.3 圖像融合實驗及分析
    3.5 實驗結(jié)果與分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 航拍圖像地理配準(zhǔn)
    4.1 航拍圖像道路數(shù)據(jù)提取
        4.1.1 連通區(qū)域特征分析
        4.1.2 道路區(qū)域提取
    4.2 電子矢量地圖道路數(shù)據(jù)提取
        4.2.1 道路區(qū)域搜索
        4.2.2 道路提取分析
    4.3 基于形狀上下文的匹配算法
        4.3.1 形狀上下文描述子
        4.3.2 形狀上下文匹配算法
    4.4 改進的道路匹配算法
        4.4.1 直線路段提取
        4.4.2 直線路段匹配
    4.5 實驗結(jié)果與分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻
作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文



本文編號:4003265

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