基于android设备的无人机遥感图像采集分析系统

发布时间：2017-09-26 23:39

  本文关键词：基于android设备的无人机遥感图像采集分析系统

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【摘要】：现有无人机图像采集平台由大量设备构成,具有系统开发困难、重量大、价格高昂,对无人机的负载能力有较高的要求,致使研究成果难以应用于生产实践。基于目前的现状,本研究开发了一套基于安卓智能设备的无人机遥感图像采集及分析系统。由于安卓智能设备质量轻、体积小,从而能够降低其使用的搭载无人机的体量及成本,提升其续航能力及作业时间。与此同时,安卓智能设备普及度高、成本低廉、程序易于维护与移植,从而使得研究成果易于推广及应用。本研究的研究内容及结果具体包括:(1)利用Android SDK、Eclipse开发平台、Java语言开发遥感图像采集平台安卓端软件,利用Labwindows/CVI平台、C语言开发采集平台地面PC端软件,并利用8051单片机及HY-05蓝牙模块开发了蓝牙扩展部件。利用无线网络将安卓端的摄像头视场预览帧、内部传感器数据、GPS数据传输至地面PC端,及从地面PC端发送控制字给安卓端。在实际作业中该系统能够实现各安卓智能设备内置传感器数据及摄像头预览帧的实时传输、图像采集,并能对利用蓝牙扩展部件连接的ADC Lite多光谱相机进行控制及内部状态读取;(2)比对了RGB图像压缩算法.利用压缩算法对安卓端传输至地面PC端的摄像头预览帧进行压缩,提升摄像头预览帧的传输速率,减少其出现丢帧、卡帧、花屏等现象的概率,从而提升系统的实时性及可靠性。在静态及动态视场下比较不同分辨率的YUV420sp编码图像及JPEG编码图像传输速率的差异。实验结果表明在各组测试中利用JPEG格式对预览帧进行压缩编码的传输帧率均优于YUV420sp格式,利用单因素方差分析对实验结果分析显示该速率差异极显著。与此同时,利用JPEG格式对预览帧进行压缩编码可以减少卡帧、丢帧等问题的出现概率;(3)研究图像的校正算法。通过对获取的图像进行校正,可以克服由于无人机因飞行姿态造成的透视畸变问题、图像采集设备镜头固有的剪切畸变、透镜畸变。基于摄像头成像原理分别提出了对桶形失真及透视畸变的校正方法,并对实验图像进行校正。实验结果表明利用所提出的桶形失真校正算法可以降低由于剪切畸变、透镜畸变带来的图像纵向畸变,利用单因素方差分析对实验结果分析显示该结果极显著;利用标定模板图像对透视畸变校正方法进行实验,实验结果表明该方法能较好地对图像进行还原;(4)比较了不同的图像拼接算法,通过利用GeoTIFF编码的遥感图像中提取的地理信息,利用坐标转换的方法对其进行拼接;通过利用傅里叶变换相位相关法对具有平移模型的图像进行拼接;通过利用SURF算法对不具有地理信息及运动模型的图像进行拼接。根据实际实验获得的安卓端参数显示,利用地理信息及平移模型等方法对有安卓端采集的图像进行拼接均不适用,利用SURF算法可以较好地进行图像拼接,对噪声、干扰、尺度变换等都有较好的鲁棒性;(5)利用开发的图像采集系统对棉花田块进行了图像采集,通过对其进行棉铃区域的分割以及特征值提取与筛选,建立了相应的数学模型。利用未知棉花田块图像进行验证,利用RGB色彩空间分量与线性回归模型对棉铃图像的识别率分别为:B-G:65.98%;B-R:64.89%;R-G:75.78%;利用灰度共生矩阵的纹理特征参量与二次函数回归模型对棉铃图像的识别率分别为:像素间距-二阶矩:98.11%;像素间距-对比度:98.89%;像素间距-相关性:97.78%;像素间距-均值:6.99%;像素间距-均值和:14.76%。如上所述,本研究所开发的图像采集及分析平台能够进行图像采集作业,能对获取的遥感图像进行校正与拼接,并对其所蕴含的农情信息进行反演,具有一定程度的可行性及实用意义。
【关键词】：安卓智能设备 图像采集 图像校正 图像拼接 农情分析
【学位授予单位】：华南农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP751
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 前言10-24
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 研究目的及意义12-13
• 1.3 国内外研究现状13-22
• 1.3.1 国内研究现状13-14
• 1.3.2 国外研究现状14-16
• 1.3.3 研究现状分析16-22
• 1.4 主要研究内容及流程22-24
• 1.4.1 主要研究内容22-23
• 1.4.2 主要研究流程23-24
• 2 遥感图像采集系统24-46
• 2.1 安卓端程序架构及其开发25-34
• 2.2 蓝牙端架构及其开发34-36
• 2.3 地面PC端程序架构及其开发36-40
• 2.4 图像无线传输性能对比实验40-46
• 3 图像校正46-63
• 3.1 桶形失真47-56
• 3.2 透视畸变56-63
• 4 图像拼接63-83
• 4.1 基于地理坐标的图像拼接63-70
• 4.2 基于相位相关法的图像拼接70-74
• 4.3 基于加速稳健特征（SURF）的图像拼接74-83
• 5 农情分析83-99
• 5.1 技术路线83-85
• 5.2 棉铃数学模型的建立与验证85-99
• 6 结果与讨论99-101
• 6.1 研究主要结果99-100
• 6.2 讨论与展望100-101
• 致谢101-102
• 参考文献102-111
• 附录111-127

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：926445