一种基于差分技术的无人机影像高效拼接方法

发布时间：2021-02-02 08:08

　　针对传统基于特征匹配的无人机影像拼接效率低,依靠大量野外控制点才能满足精度要求的问题,该文提出了一种基于差分动态后处理（PPK）技术的高效拼接方法;首先,采用不共线的三天线配置方案,对无人机系统进行改装,建立载波相位双差模型,解算出双基线约束下的无人机影像位姿参数;然后,根据相机每次曝光对应的坐标和姿态角计算影像之间的单应变换矩阵,完成相邻影像间的精确配准;最后,实现从单个影像对到整个区域影像的高效拼接。实验结果表明,该方法可省去布设野外控制点的复杂工序,在保证拼接效果和精度的同时,效率得到了极大改善。 

【文章来源】：测绘科学. 2020,45(10)北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

无人机影像拼接流程图

由于载波相位差分的适用性及精度优于位置与伪距差分[18],因此可以将其合理应用于无人机定位测姿过程。差分定位是通过设置地面基准站,与移动站共同接收卫星载波信息,在同步接收4颗以上卫星信号时,即可在GNSS定位过程中,按照相对定位的原理,消除卫星轨道、云层遮挡、卫星时钟、多路径效应等误差影响[19-20],如图2所示。差分测姿是指通过载波相位差分原理,解算出多天线配置下的基线向量来确定载体的姿态角,图3为无人机双天线测量偏航角过程示意图。图3 无人机差分测姿

图2 无人机差分定位考虑无人机飞行速度快,微型GNSS接收机稳定性差,为消除基准站与移动站之间的轨道、卫星、大气等共性误差影响,在差分定位测姿过程均采用载波相位差分模型。

【参考文献】：
期刊论文
[1]结合SURF算法和单应性矩阵的无人机影像匹配[J]. 王晓红,邓仕雄,何志伟,曹留霞,闫星光.  测绘通报. 2018(07)
[2]单应性矩阵的无人机遥感影像拼接方法[J]. 范军,左小清,李泽,布金伟,凌涛.  测绘科学. 2018(06)
[3]位姿信息的小型无人机影像拼接方法[J]. 高翔,朱述龙,李润生.  测绘科学. 2018(02)
[4]基于SURF和SVM的无人机影像处理算法[J]. 马潇潇,于刚,李长春.  河南理工大学学报(自然科学版). 2017(06)
[5]利用差分GNSS获取高精度无人机影像外方位线元素[J]. 张坤鹏,于广瑞,顾广杰.  测绘工程. 2017(07)
[6]一种基于无人机位姿信息的航拍图像拼接方法[J]. 程争刚,张利.  测绘学报. 2016(06)
[7]一种改进的无人机影像拼接方法[J]. 王勃,龚志辉,靳克强,张一平.  计算机工程与应用. 2011(35)

硕士论文
[1]无人机影像正射纠正与拼接技术的研究与应用[D]. 李彦妮.吉林大学 2017



本文编号：3014377