基于无人机的低空遥感影像拼接技术的研究

发布时间：2017-12-12 02:29

  本文关键词：基于无人机的低空遥感影像拼接技术的研究

  更多相关文章： SIFT算法 SURF算法 ORB算法 图切割的最佳缝合线 泊松融合

【摘要】：图像拼接一直以来都是图像处理的重要研究方向,在图像处理领域扮演着重要的角色。利用图像拼接技术可以将一系列有重叠区域的图像经过图像配准和图像融合,拼接成一幅完整的图像。无人机遥感近几年在商业化的推动下发展势头迅猛。因为其轻巧,灵活,实时性强,价格相对卫星遥感低廉而且不容易受到恶劣天气的影响等优点,受到很多国家和地区的青睐。无人机遥感,简单说来就是利用搭载在无人机上的摄像机在无人机飞行过程中,对于飞过的区域进行图像采集。由无人机遥感所获得到的图像具有数量大,分辨率高等特点,实现无人机遥感影像的拼接是近年来研究的热点。本文将图像拼接技术应用于无人机遥感影像。对于此问题的研究,本文首先对于图像拼接技术做了研究,着重研究图像拼接技术的两个重要过程:图像配准,图像融合以及这两个过程中具有代表性的算法。以此为基础,本文选择利用基于特征的图像配准方法进行图像的配准。在图像配准过程中按照算法发展的时间顺序,主要介绍三种特征点提取算法:SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征点提取算法,SURF(Speeded-Up Robust Features)特征点提取算法,ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征点提取算法。将这三种方法分别应用于无人机遥感影像,以检测特征点速度快慢为比较依据对这三种算法进行比较,最终本文选择基于ORB算法进行无人机遥感影像特征点检测提取。对于特征点的匹配本文选择KNN(K最邻近算法)算法,在搜索策略上首先研究了kd树搜索算法,但由于kd树搜索算法在维数高的情况下算法的复杂度高,本文在特征点匹配的搜索算法中选取LSH算法(局部敏感哈希算法),进一步降低特征点匹配过程的时间花费。接下来对于配准好的图像进行融合,在这一部分本文采取基于图切割的最佳缝合线搜索和泊松融合对配准好的图像进行操作。在基于图切割的最佳缝合线搜索过程中本文提出了一种新的权值计算方法,在该方法中结合了像素点的颜色信息和梯度信息,做到尽量避免找到的拼接线穿过图像中重要区域,避免拼接错位,影响最终的拼接效果。对该算法在文章中进行了实现,并与传统的算法进行了对比。最后利用本文提出的新方法对于无人机遥感影像序列进行了拼接,得到拼接之后的图片。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751

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本文编号：1280841