本文選題：無人機遙感　切入點：Harris算子　出處：《河南理工大學》2015年碩士論文

【摘要】：由于無人直升機遙感系統(tǒng)受天氣影響小、飛行靈活、飛行成本低廉,因此在災害監(jiān)測、應急測繪、局部環(huán)境監(jiān)測、區(qū)域地形圖測制等方面有廣泛的應用前景。但無人直升機平臺飛行姿態(tài)不穩(wěn)定,載荷有限,多采用非專業(yè)小型數(shù)碼相機,獲取影像的畸變差大,像幅小,因此使其影像定位精度和地面影像處理效率受到了一定程度的限制。針對無人直升機遙感系統(tǒng)的這些問題,本文對無人直升機影像特征提取和特征匹配的理論和方法、無人機飛行質量自動檢查驗收方法及無人機影像畸變校正、幾何糾正、DEM提取、正射影像圖制作等影像處理技術進行研究,形成了一種基于三角形界限盒的Harris特征匹配方法,構建了無人直升機飛行質量檢查驗收的技術體系和無人機影像的自動處理流程,并用AF25B無人機影像進行了實驗驗證。在無人機影像點特征提取和特征匹配方面,引入三角形限界盒思想,設計了一個基于三角形限界盒的Harris特征點匹配算法,并用RANSAC算法剔除誤匹配點,形成了一種無人直升機影像自動特征點提取和影像匹配的方法。該方法減少了特征點提取的數(shù)量,縮短了特征點提取時間,改善了同名點的匹配精度,為遙感影像的快速精準匹配提供了一種新的技術途徑。在深入分析飛行質量檢查驗收內容和方法的基礎上,根據(jù)無人機所帶載荷的特點和獲取的輔助飛行數(shù)據(jù),將無人直升機影像飛行質量的檢查驗收分為有POS數(shù)據(jù)、有GPS數(shù)據(jù)和只有影像數(shù)據(jù)三種情況,設計了不同情況下的檢查驗收步驟,引入相對定向理論,利用相對定向結果建立影像拓樸關系,進而推導了各種情況下飛行參數(shù)的計算公式,形成了一套完善的無人直升機影像飛行質量自動檢查驗收的方法體系,并用實際影像對該方法的可靠性進行了驗證。結果表明本文提出的檢查驗收方法能快速準確地評估無人直升機的飛行質量,能滿足無人機飛行質量檢查驗收的實際需要。分別對無人直升機影像的畸變校正、幾何糾正、DEM提取及正射影像制作等處理技術進行了實驗分析,建立了無人機影像處理的一般技術流程,并用實際無人直升機影像進行了實驗驗證。
[Abstract]:The unmanned helicopter remote sensing system is widely used in disaster monitoring, emergency mapping, local environmental monitoring, regional topographic mapping and so on because of its small weather impact, flexible flight and low flight cost.But the unmanned helicopter platform flight attitude is unstable, the load is limited, most of them use non-professional small digital camera, the distortion of image acquisition is large, the image amplitude is small.Therefore, the accuracy of image location and the efficiency of ground image processing are limited to a certain extent.Aiming at these problems of unmanned helicopter remote sensing system, the theory and method of feature extraction and feature matching of unmanned helicopter image, the automatic inspection and acceptance method of UAV flight quality, distortion correction of UAV image, geometric correction and Dem extraction are discussed in this paper.Based on the research of orthophoto image making and other image processing techniques, a Harris feature matching method based on triangle boundary box is formed, and the technical system of flight quality inspection and acceptance of unmanned helicopter and the automatic processing flow of UAV image are constructed.The AF25B UAV image is used to verify the experiment.In the aspect of feature extraction and feature matching of UAV image points, a Harris feature point matching algorithm based on triangle boundary box is designed, and RANSAC algorithm is used to eliminate mismatch points.An automatic feature point extraction and image matching method for unmanned helicopter images is developed.This method reduces the number of feature points, shortens the time of feature points extraction, improves the matching accuracy of the same name points, and provides a new technical approach for fast and accurate matching of remote sensing images.Based on the in-depth analysis of the contents and methods of flight quality inspection and acceptance, according to the characteristics of the load carried by the UAV and the auxiliary flight data obtained, the inspection and acceptance of the image flight quality of the unmanned helicopter is divided into POS data.In the case of GPS data and only image data, the check and acceptance steps under different conditions are designed, the relative orientation theory is introduced, and the image topologies are established by using the relative orientation results.Furthermore, the calculation formulas of flight parameters under various conditions are derived, and a set of perfect method system for automatic inspection and acceptance of image flight quality of unmanned helicopter is formed, and the reliability of the method is verified with actual images.The results show that the proposed inspection and acceptance method can quickly and accurately evaluate the flight quality of unmanned aerial vehicles, and can meet the actual needs of UAV flight quality inspection and acceptance.The distortion correction, geometric correction Dem extraction and orthophoto image processing techniques of unmanned helicopter image are analyzed experimentally, and the general technical flow of UAV image processing is established.The experimental results are verified by actual unmanned helicopter images.
【學位授予單位】：河南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P237

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