大比例尺多視角無人機遙感圖像拼接技術(shù)研究.pdf

1、無人機具有靈活性高，針對性強，成本低，操作方便，高效率等優(yōu)勢，因此以無人機為平臺的遙感圖像技術(shù)被廣泛應(yīng)用于地質(zhì)檢測、災(zāi)害監(jiān)控、城市規(guī)劃和軍事等領(lǐng)域。然而，由于無人機遙感圖像具有分辨率高、角度變換大、圖像數(shù)量多等特點，對其進行大范圍、快速、準確地自動拼接仍是遙感產(chǎn)品生產(chǎn)中面臨的實際問題。本文針對無地理參考信息和相機準確參數(shù)的大范圍無人機圖像，研究了兩種滿足全局優(yōu)化的圖像配準算法，保證在滿足全局拼接質(zhì)量的前提下，有效地完成大比例尺無人機遙感

2、圖像的拼接。
　　在地理參考條件充分的情況下，已有的遙感圖像配準結(jié)果都比較準確。但是在實際情況下，存在著非常多影響匹配效果的因素：無人機自身體積小、慣性小，受到氣流、風向影響大，俯仰角、側(cè)滾角對比傳統(tǒng)航測來說變化快；受氣流影響拍攝圖像排列不整齊，主要表現(xiàn)在拍攝圖像的重疊度變化幅度大；相鄰兩張圖像之間容易出現(xiàn)偏角差異很大的情況，很多無人機圖像拍攝時沒有相應(yīng)的位姿信息，這些情況都對一次性拼接大量無人機遙感圖像帶來很大困難。
　　

3、本文的主要工作如下：
　?。?）在傳統(tǒng)基于SIFT的圖像拼接算法基礎(chǔ)上，本文提出了一種面向全局拼接順序優(yōu)化的遙感圖像拼接算法，主要從特征點匹配和拼接順序兩方面改進：在特征點匹配查找階段，利用 LSH替代傳統(tǒng)的KD-tree的方法，并結(jié)合歐式距離比率和中值濾波器兩種方法，實現(xiàn)了從粗匹配到細粒度匹配特征點的篩選，在很大程度上提高了特征點匹配的速度；在選取拼接順序階段，基于圖像重疊密度排序選取最佳的參考圖像，從而使多個圖像配準后的拼接圖

4、像誤差最小。
　?。?）考慮到參考圖像并非是最小拼接誤差平面，本文提出了一種基于空間點云的多角度遙感圖像拼接融合算法。該方法首先基于SFM從多個遙感圖像恢復(fù)得到稀疏場景點云，然后通過最小化所有圖像的特征點到拼接參考平面的距離獲取最佳擬合平面，最后根據(jù)恢復(fù)的特征點數(shù)據(jù)確立圖像之間的對應(yīng)關(guān)系，從而完成相機位姿未知情況下圖像的全景拼接。
　?。?）本文用上述兩種方法分別處理兩組西溪濕地無人機遙感圖像，最終實驗結(jié)果表明，本文提出的第