基于圖像配準的無人機姿態(tài)測量技術(shù)研究.pdf

1、基于圖像處理技術(shù)的無人機姿態(tài)測量，是傳統(tǒng)姿態(tài)測量的一種新型輔助測量方法，它因具有無源、自主等優(yōu)點，成為國內(nèi)外研究的熱點。本文創(chuàng)新之處在于通過無人機成像設備對地面目標進行連續(xù)圖像采集，得到目標圖像序列，再通過圖像處理技術(shù)提取圖像匹配特征點，綜合計算機視覺和坐標幾何變換等理論完成無人機姿態(tài)測量。
　　為完成無人機姿態(tài)測量，需要將無人機放置在一個合適的坐標系中，在無人機姿態(tài)發(fā)生變化后，坐標系能準確描述狀態(tài)變化并建立坐標系間的變換關系。轉(zhuǎn)

2、換的過程還需要考慮無人機、云臺以及地球三大坐標系，完成彼此之間的矩陣轉(zhuǎn)換并簡化這一過程。
　　對采集圖像的特征點提取，比較了經(jīng)典Harris特征點提取算法，SIFT特征點提取算法和基于小波變換的多尺度小波變換能量累加特征點檢測算法。在圖像發(fā)生尺度和旋轉(zhuǎn)變化時，比較三種方法在特征點檢測的性能，最終通過比較基于小波變換的特征點檢測在性能上表現(xiàn)更為優(yōu)異。
　　對于存在變化的圖像間的特征點，如何進行匹配度量，引入了特征點相似性度量方

3、法。比較了常見的基于歸一化互相關的相似性度量技術(shù)和基于Fourier-Mellin變換的相似性度量技術(shù)。對于存在較為復雜幾何變換的圖像，基于Fourier-Mellin變換的相似度量技術(shù)表現(xiàn)更好。為了進一步改善尺度、旋轉(zhuǎn)不變特征點相似性度量方法的計算速度，再結(jié)合圖像跡變換。
　　通過圖像處理方法找到無人機成像變化之間的特征點對，并根據(jù)投影變換得到幾何轉(zhuǎn)換參數(shù)。再與建立的無人機姿態(tài)模型相融合，完成無人機姿態(tài)測量，并對姿態(tài)測量進行誤差