基于红外与可见光图像的无人机测距技术研究
发布时间：2022-01-06 20:11
如今无人机在各领域应用广泛,拥有巨大的发展空间,但无人机失控坠落伤人、逼停正常航班运行的案例也屡屡发生,对无人机的有效监管已经成为当务之急。从技术上讲,监管的核心是无人机的识别与测距定位,由于图像传感器拥有价格低廉,定位精度高的优势,所以在工程项目中得到快速发展。同时为了弥补单一传感器的不足,克服类似大雾,黑暗等极端天气的影响,采用红外相机与可见光相机相结合的方式已经成为无人机监管的主要手段。本文结合中国民用航空西南地区管理局立项的科技项目需求,从以下几个方面展开研究:（1）本文采用铝质的棋盘格对红外相机进行标定,同时为了提高对比度,通过加热板对棋盘格进行加热,成功实现对红外相机的标定。因为铝对远红外线有大约95%的反射率,红外相机可以接收反射的红外线实现对棋盘格的成像。（2）本文采用相位一致性与互信息结合的测度,在互信息的基础上加入像素空间信息,有效的提高了匹配精度。在多光谱图像匹配中,由于成像机理的不同,图像像素灰度值是非线性关系,共性特征难以提取,无法采用传统基于灰度相关和图像特征的匹配算法。互信息是两个随机变量统计相关性的测度,由于互信息测度不需要假设不同成像原理图像灰度间的关...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 传统的无人机测距方式
1.2.2 多光谱图像匹配的研究现状
1.3 课题的研究内容
1.4 本论文的结构安排
第二章 双目视觉基础知识介绍
2.1 立体成像过程
2.2 双目视觉原理
2.3 双目测距系统性能的要求
2.4 立体匹配常用约束关系
2.5 立体匹配算法类型
2.6 匹配基元
2.7 本章小结
第三章 可见光相机与红外相机的标定
3.1 摄像机标定方法研究
3.2 单目相机标定
3.2.1 摄像机坐标系
3.2.2 摄像机成像模型
3.2.3 摄像机标定原理
3.2.4 本文可见光相机与红外相机标定
3.3 立体标定与立体校正
3.3.1 立体标定
3.3.2 立体校正
3.4 本章小结
第四章 基于自适应窗口的图像匹配
4.1 图像匹配相似性测度
4.1.1 互信息基本理论
4.1.1.1 熵
4.1.1.2 互信息
4.1.1.3 互信息的局限性
4.1.2 相位一致性
4.1.2.1 相位信息
4.1.2.2 相位一致性算法
4.1.3 互信息与相位一致性相结合的相似性测度
4.2 自适应匹配窗口
4.3 基于自适应窗口的立体匹配
4.4 本章小结
第五章 无人机测距系统实现
5.1 测试平台与测试环境介绍
5.1.1 硬件平台
5.1.2 软件平台
5.1.3 测试环境选择
5.2 图像均衡化处理
5.3 无人机目标提取
5.4 特征提取
5.5 无人机图像立体校正
5.6 无人机图像匹配
5.7 无人机测距
5.8 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]无线电技术在民用无人机管控中的应用[J]. 吕冰,王爱举,马妍,周钰哲. 中国无线电. 2017(08)
[2]基于梯度信息和区域互信息的图像配准[J]. 吴延海,张程,张烨. 广西大学学报(自然科学版). 2017(02)
[3]基于OpenCV的红外与可见光双摄像机标定方法研究[J]. 任贵文. 科学技术与工程. 2016(03)
[4]基于OpenCV的长波红外摄像机标定研究[J]. 张小玉,宫贺,齐琦. 电子设计工程. 2015(01)
[5]一种基于局域边缘特征的自适应立体匹配新算法研究[J]. 喻海中,陈兆学,张津. 光学技术. 2013(06)
[6]无人机红外预警技术研究[J]. 何铮进,孟祥,孙必慎. 中国电子科学研究院学报. 2011(06)
[7]基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法[J]. 崔伟,刘圣霞,徐骞,茅小祥,田裕鹏. 激光与红外. 2011(02)
[8]相位一致性和区域互信息量的医学图像配准[J]. 张娟,卢振泰,冯前进,陈武凡. 计算机工程与应用. 2010(27)
[9]基于SIFT特征描述子的立体匹配算法[J]. 宰小涛,赵宇明. 微计算机信息. 2007(24)
[10]一种新的基于圆环点的摄像机自标定方法[J]. 孟晓桥,胡占义. 软件学报. 2002(05)
博士论文
[1]基于可见光和红外热像仪的双目视觉运动目标跟踪[D]. 陈文.南京航空航天大学 2013
[2]立体匹配算法的研究和应用[D]. 池凌鸿.中国科学技术大学 2011
[3]计算机视觉立体匹配相关理论与算法研究[D]. 郭龙源.南京理工大学 2009
硕士论文
[1]基于相位一致性的图像轮廓提取算法研究[D]. 李雪菲.电子科技大学 2011
[2]基于二阶互信息的多光谱图像配准算法研究[D]. 杨绪超.南京航空航天大学 2010
[3]基于双目视觉的运动小目标三维测量的研究与实现[D]. 金伟伟.浙江大学 2010
本文编号：3573091
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 传统的无人机测距方式
1.2.2 多光谱图像匹配的研究现状
1.3 课题的研究内容
1.4 本论文的结构安排
第二章 双目视觉基础知识介绍
2.1 立体成像过程
2.2 双目视觉原理
2.3 双目测距系统性能的要求
2.4 立体匹配常用约束关系
2.5 立体匹配算法类型
2.6 匹配基元
2.7 本章小结
第三章 可见光相机与红外相机的标定
3.1 摄像机标定方法研究
3.2 单目相机标定
3.2.1 摄像机坐标系
3.2.2 摄像机成像模型
3.2.3 摄像机标定原理
3.2.4 本文可见光相机与红外相机标定
3.3 立体标定与立体校正
3.3.1 立体标定
3.3.2 立体校正
3.4 本章小结
第四章 基于自适应窗口的图像匹配
4.1 图像匹配相似性测度
4.1.1 互信息基本理论
4.1.1.1 熵
4.1.1.2 互信息
4.1.1.3 互信息的局限性
4.1.2 相位一致性
4.1.2.1 相位信息
4.1.2.2 相位一致性算法
4.1.3 互信息与相位一致性相结合的相似性测度
4.2 自适应匹配窗口
4.3 基于自适应窗口的立体匹配
4.4 本章小结
第五章 无人机测距系统实现
5.1 测试平台与测试环境介绍
5.1.1 硬件平台
5.1.2 软件平台
5.1.3 测试环境选择
5.2 图像均衡化处理
5.3 无人机目标提取
5.4 特征提取
5.5 无人机图像立体校正
5.6 无人机图像匹配
5.7 无人机测距
5.8 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 全文工作总结
6.2 工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]无线电技术在民用无人机管控中的应用[J]. 吕冰,王爱举,马妍,周钰哲. 中国无线电. 2017(08)
[2]基于梯度信息和区域互信息的图像配准[J]. 吴延海,张程,张烨. 广西大学学报(自然科学版). 2017(02)
[3]基于OpenCV的红外与可见光双摄像机标定方法研究[J]. 任贵文. 科学技术与工程. 2016(03)
[4]基于OpenCV的长波红外摄像机标定研究[J]. 张小玉,宫贺,齐琦. 电子设计工程. 2015(01)
[5]一种基于局域边缘特征的自适应立体匹配新算法研究[J]. 喻海中,陈兆学,张津. 光学技术. 2013(06)
[6]无人机红外预警技术研究[J]. 何铮进,孟祥,孙必慎. 中国电子科学研究院学报. 2011(06)
[7]基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法[J]. 崔伟,刘圣霞,徐骞,茅小祥,田裕鹏. 激光与红外. 2011(02)
[8]相位一致性和区域互信息量的医学图像配准[J]. 张娟,卢振泰,冯前进,陈武凡. 计算机工程与应用. 2010(27)
[9]基于SIFT特征描述子的立体匹配算法[J]. 宰小涛,赵宇明. 微计算机信息. 2007(24)
[10]一种新的基于圆环点的摄像机自标定方法[J]. 孟晓桥,胡占义. 软件学报. 2002(05)
博士论文
[1]基于可见光和红外热像仪的双目视觉运动目标跟踪[D]. 陈文.南京航空航天大学 2013
[2]立体匹配算法的研究和应用[D]. 池凌鸿.中国科学技术大学 2011
[3]计算机视觉立体匹配相关理论与算法研究[D]. 郭龙源.南京理工大学 2009
硕士论文
[1]基于相位一致性的图像轮廓提取算法研究[D]. 李雪菲.电子科技大学 2011
[2]基于二阶互信息的多光谱图像配准算法研究[D]. 杨绪超.南京航空航天大学 2010
[3]基于双目视觉的运动小目标三维测量的研究与实现[D]. 金伟伟.浙江大学 2010
本文编号：3573091
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3573091.html
