本文關(guān)鍵詞：基于無(wú)人機(jī)的低空遙感影像拼接技術(shù)的研究

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【摘要】：圖像拼接一直以來(lái)都是圖像處理的重要研究方向,在圖像處理領(lǐng)域扮演著重要的角色。利用圖像拼接技術(shù)可以將一系列有重疊區(qū)域的圖像經(jīng)過(guò)圖像配準(zhǔn)和圖像融合,拼接成一幅完整的圖像。無(wú)人機(jī)遙感近幾年在商業(yè)化的推動(dòng)下發(fā)展勢(shì)頭迅猛。因?yàn)槠漭p巧,靈活,實(shí)時(shí)性強(qiáng),價(jià)格相對(duì)衛(wèi)星遙感低廉而且不容易受到惡劣天氣的影響等優(yōu)點(diǎn),受到很多國(guó)家和地區(qū)的青睞。無(wú)人機(jī)遙感,簡(jiǎn)單說(shuō)來(lái)就是利用搭載在無(wú)人機(jī)上的攝像機(jī)在無(wú)人機(jī)飛行過(guò)程中,對(duì)于飛過(guò)的區(qū)域進(jìn)行圖像采集。由無(wú)人機(jī)遙感所獲得到的圖像具有數(shù)量大,分辨率高等特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)遙感影像的拼接是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。本文將圖像拼接技術(shù)應(yīng)用于無(wú)人機(jī)遙感影像。對(duì)于此問(wèn)題的研究,本文首先對(duì)于圖像拼接技術(shù)做了研究,著重研究圖像拼接技術(shù)的兩個(gè)重要過(guò)程:圖像配準(zhǔn),圖像融合以及這兩個(gè)過(guò)程中具有代表性的算法。以此為基礎(chǔ),本文選擇利用基于特征的圖像配準(zhǔn)方法進(jìn)行圖像的配準(zhǔn)。在圖像配準(zhǔn)過(guò)程中按照算法發(fā)展的時(shí)間順序,主要介紹三種特征點(diǎn)提取算法:SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征點(diǎn)提取算法,SURF(Speeded-Up Robust Features)特征點(diǎn)提取算法,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征點(diǎn)提取算法。將這三種方法分別應(yīng)用于無(wú)人機(jī)遙感影像,以檢測(cè)特征點(diǎn)速度快慢為比較依據(jù)對(duì)這三種算法進(jìn)行比較,最終本文選擇基于ORB算法進(jìn)行無(wú)人機(jī)遙感影像特征點(diǎn)檢測(cè)提取。對(duì)于特征點(diǎn)的匹配本文選擇KNN(K最鄰近算法)算法,在搜索策略上首先研究了kd樹(shù)搜索算法,但由于kd樹(shù)搜索算法在維數(shù)高的情況下算法的復(fù)雜度高,本文在特征點(diǎn)匹配的搜索算法中選取LSH算法(局部敏感哈希算法),進(jìn)一步降低特征點(diǎn)匹配過(guò)程的時(shí)間花費(fèi)。接下來(lái)對(duì)于配準(zhǔn)好的圖像進(jìn)行融合,在這一部分本文采取基于圖切割的最佳縫合線搜索和泊松融合對(duì)配準(zhǔn)好的圖像進(jìn)行操作。在基于圖切割的最佳縫合線搜索過(guò)程中本文提出了一種新的權(quán)值計(jì)算方法,在該方法中結(jié)合了像素點(diǎn)的顏色信息和梯度信息,做到盡量避免找到的拼接線穿過(guò)圖像中重要區(qū)域,避免拼接錯(cuò)位,影響最終的拼接效果。對(duì)該算法在文章中進(jìn)行了實(shí)現(xiàn),并與傳統(tǒng)的算法進(jìn)行了對(duì)比。最后利用本文提出的新方法對(duì)于無(wú)人機(jī)遙感影像序列進(jìn)行了拼接,得到拼接之后的圖片。
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1280841