無(wú)人機(jī)遙感影像拼接系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來(lái)，無(wú)人機(jī)以快速反應(yīng)、高效便捷、大比例尺、高精度等特點(diǎn)廣泛應(yīng)用于土地動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)監(jiān)察、資源勘探、災(zāi)害勘察等實(shí)際領(lǐng)域，并且在小區(qū)域或飛行困難地區(qū)快速獲取高分辨率遙感影像中具有顯著優(yōu)勢(shì)。無(wú)人機(jī)航攝遙感與傳統(tǒng)的攝影測(cè)量方法相比，具有單張影像像幅小以及像幅數(shù)量過(guò)多的缺點(diǎn)。為了能夠更直觀(guān)的了解整個(gè)航拍地區(qū)的概況，就需要對(duì)所拍攝的影像進(jìn)行拼接，因此開(kāi)發(fā)出一個(gè)無(wú)人機(jī)遙感影像拼接系統(tǒng)顯得十分具有意義。對(duì)此本文研究的主要內(nèi)容如下：
　　首先對(duì)原始影

2、像進(jìn)行預(yù)處理，針對(duì)一些拍攝質(zhì)量不足的影像進(jìn)行影像畸變校正、影像增強(qiáng)、影像平滑等工作。
　　然后對(duì)影像配準(zhǔn)環(huán)節(jié)進(jìn)行了進(jìn)一步的研究，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析對(duì)比ORB算法、SURF算法以及SIFT算法在圖像旋轉(zhuǎn)、光照變化以及噪聲等方面的優(yōu)勢(shì)與不足，發(fā)現(xiàn)SIFT算法在無(wú)人機(jī)影像處理中具有較明顯的優(yōu)勢(shì)。
　　其次在影像融合方面，通過(guò)對(duì)比選取了拼接效果比較好加權(quán)平均融合法，并且在此基礎(chǔ)之上添加了建立最佳縫合線(xiàn)的步驟從而消除了因圖像融合所產(chǎn)生的拼接