无人机序列影像拼接关键技术研究

发布时间：2017-05-25 02:09

  本文关键词：无人机序列影像拼接关键技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前无人机遥感技术以其低成本、灵活机动、操作简单等优点成为遥感数据的重要获取手段之一，被广泛应用在灾后应急响应、环境监测与保护、土地利用调查等领域。在无人机遥感的应用中影像拼接是一项重要的内容，但是无人机影像往往具有数量多、旋偏角大、重叠不规律等特点，这给影像匹配与影像拼接带来困难，因此需要采取合适的方法来进行无人机影像的快速拼接。 本文通过特征匹配的方法来进行无人机影像的拼接，提出了适合于无人机影像匹配与拼接的方法，本文的主要内容如下： （1）对于无人机影像具有旋转、缩放等特点，本文采用了SIFT算法来进行特征提取与匹配，对于粗匹配结果采取唯一性约束和视差约束来剔除误匹配点，通过自适应调节阈值参数与分块的方法来使匹配点对分布均匀。 （2）本文采用仿射变换模型作为影像之间的转换模型，利用RANSAC算法来估计初始的转换模型参数。分析了累积误差对最后影像拼接的影响，然后基于最小化投影误差来对拼接误差进行适当改正。 （3）对于三种典型的拼接方法进行了实验，比较了顺序拼接、对称拼接、分块拼接的拼接效果，在拼接合成的时候对影像重叠区域采用加权平均值融合的方法来消除拼接缝。 （4）在上述理论研究的基础上实现了无人机序列影像的拼接。
【关键词】：影像拼接 特征匹配 影像融合
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP751;P237
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-10
• 1.1 研究背景与意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.3 本文的组织机构9-10
• 第2章 影像拼接主要技术10-20
• 2.1 影像拼接流程10-11
• 2.2 影像匹配11-15
• 2.2.1 基于图像灰度的匹配11-13
• 2.2.2 基于图像特征的匹配13-15
• 2.3 影像融合15-18
• 2.3.1 平均值融合法15-16
• 2.3.2 加权平均值融合法16-18
• 2.4 影像匀光匀色18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第3章 影像特征匹配与可靠性20-31
• 3.1 SIFT 算法流程20-25
• 3.1.1 尺度空间极值点检测21-22
• 3.1.2 极值点精确定位22-23
• 3.1.3 确定关键点的主方向23-24
• 3.1.4 描述关键点24
• 3.1.5 关键点匹配24-25
• 3.2 特征匹配约束条件25-27
• 3.2.1 唯一性约束25-26
• 3.2.2 视差约束26-27
• 3.3 阈值调节与均匀分布27-30
• 3.3.1 阈值参数确定27-29
• 3.3.2 均匀匹配分析29-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第4章 序列影像拼接模型与优化31-40
• 4.1 影像拼接模型与参数计算31-36
• 4.1.1 常用影像拼接模型31-32
• 4.1.2 模型参数计算32-36
• 4.2 影像拼接误差分析36-37
• 4.2.1 对称误差36-37
• 4.2.2 非对称误差37
• 4.3 基于投影差优化处理37-38
• 4.3.1 基于检查点的优化37-38
• 4.3.2 基于多视约束的优化38
• 4.4 基于几何约束优化处理38-39
• 4.5 本章小结39-40
• 第5章 序列影像拼接与实验40-46
• 5.1 影像拼接策略40-41
• 5.1.1 影像顺序拼接40
• 5.1.2 影像对称拼接40-41
• 5.1.3 影像分块拼接41
• 5.2 影像重采样41-43
• 5.3 影像拼接区域匀光43
• 5.4 基于投影差拼接优化43-45
• 5.5 本章小结45-46
• 总结与展望46-47
• 论文总结46
• 论文展望46-47
• 参考文献47-49
• 致谢49

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 范承啸;韩俊;熊志军;赵毅;;无人机遥感技术现状与应用[J];测绘科学;2009年05期

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本文编号：392483