本文關(guān)鍵詞：低空輕小型無人機(jī)遙感圖像快速拼接關(guān)鍵技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 無人機(jī)圖像 GPU-Sift Ransac 多圖像相對(duì)定向

【摘要】：因無人機(jī)平臺(tái)在獲取數(shù)據(jù)時(shí)擁有簡(jiǎn)單、快速和方便的特點(diǎn),其適用于不同的領(lǐng)域的圖像獲取。目前利用無人機(jī)飛行平臺(tái)搭載的傳感器包括卡片相機(jī)、微單相機(jī)、量測(cè)型相機(jī)、小型LIDAR和高光譜相機(jī)等,但相比于傳感器硬件與平臺(tái)的快速發(fā)展,后期處理軟件的效率和處理能力明顯不足,特別是軟件的現(xiàn)場(chǎng)處理能力。同時(shí),對(duì)于低空輕小型無人機(jī)圖像來說,其在獲取圖像時(shí)平臺(tái)的穩(wěn)定性較差,易受外界天氣條件的影響,使獲取的圖像三個(gè)旋轉(zhuǎn)角變化相對(duì)較大,從而幾何變形對(duì)地面高程變化特別敏感,當(dāng)測(cè)區(qū)圖像規(guī)模特別大的時(shí)候,近似的多項(xiàng)式校正模型等所產(chǎn)生的幾何校正誤差會(huì)被放大,很難滿足圖像拼接時(shí)對(duì)圖像幾何校正精度的要求。目前輕小型無人機(jī)平臺(tái)無法獲取準(zhǔn)確圖像拍攝時(shí)的外方位元素,所以在使用共線方程作為無人機(jī)圖像幾何校正模型時(shí),需要考慮如何計(jì)算出圖像的外方位元素。本文基于上述低空輕小型無人機(jī)圖像所具有的特點(diǎn),同時(shí)結(jié)合硬件性能加速無人機(jī)圖像后期處理的速度,使無人機(jī)圖像快速拼接軟件擁有現(xiàn)場(chǎng)處理的能力,論文主要內(nèi)容如下:1.GPU-Sift特征描述符提取;在已有Sift特征提取流程中各個(gè)環(huán)節(jié)的性能基礎(chǔ)上,針對(duì)無人機(jī)高分辨率圖像的特點(diǎn),討論Sift算法中部分參數(shù)設(shè)置,在保證不影響匹配精度的基礎(chǔ)上,通過限制Sift算法構(gòu)建高斯金字塔的數(shù)量,控制提出特征點(diǎn)的數(shù)量,提高運(yùn)算的性能。同時(shí)利用GPU的并行性能,進(jìn)一步加速特征點(diǎn)提取,評(píng)價(jià)GPU-Sift運(yùn)算時(shí)間。2.構(gòu)建潛在圖像匹配對(duì);針對(duì)大規(guī)模圖像集中存在的大量無效圖像匹配關(guān)系,利用相機(jī)GPS信息的歐氏空間距離關(guān)系,快速構(gòu)建潛在圖像匹配對(duì),以加速后期圖像匹配,從而改善整體的運(yùn)算性能。同時(shí)考慮在無幾何約束的情況下,通過研究以詞匯樹的方式快速檢索可能的圖像匹配對(duì),并評(píng)價(jià)其結(jié)果的可靠性。3.GPU-Sift特征匹配;此階段采用GPU的并行處理化KD樹檢索環(huán)節(jié),而通過CPU運(yùn)算構(gòu)建KD樹,并通過實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)時(shí)間性能的改善情況。4.Ransac算法;針對(duì)最近鄰與次近鄰比值剔除誤匹配后的Sift匹配點(diǎn)對(duì),結(jié)合Ransac中三個(gè)影響性能和迭代次數(shù)的參數(shù),分析基于Ransac剔除粗差的5點(diǎn)法解算本質(zhì)矩陣的問題,給出適合高分辨率無人機(jī)圖像Sift特征匹配關(guān)系的Ransac參數(shù)。5.多圖像相對(duì)定向;利用已知相機(jī)標(biāo)定參數(shù)(包括相機(jī)鏡頭畸變參數(shù)和內(nèi)方位元素),建立基于本質(zhì)矩陣的多圖像相對(duì)定向模型,利用全局光束法平差方法解算整個(gè)測(cè)區(qū)圖像間相對(duì)定向關(guān)系和測(cè)區(qū)的物方點(diǎn)坐標(biāo)。
【關(guān)鍵詞】：無人機(jī)圖像 GPU-Sift Ransac 多圖像相對(duì)定向
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 引言11-18
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容15-16
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 Sift特征點(diǎn)提取18-29
• 2.1 基本原理18-24
• 2.1.1 構(gòu)建DoG尺度空間19-21
• 2.1.2 檢測(cè)DoG尺度空間極值點(diǎn)21
• 2.1.3 精確定位特征點(diǎn)，同時(shí)去除不穩(wěn)定的特征點(diǎn)21-23
• 2.1.4 確定每個(gè)特征點(diǎn)的主方向參數(shù)23
• 2.1.5 生成特征點(diǎn)描述符23-24
• 2.2 優(yōu)化參數(shù)Sift特征提取24-26
• 2.3 GPU-Sift特征提取26-29
• 第3章 大規(guī)模多圖像Sift特征匹配29-37
• 3.1 構(gòu)建潛在圖像匹配對(duì)29-30
• 3.1.1 基于GPS信息構(gòu)建潛在圖像匹配對(duì)29-30
• 3.1.2 基于詞匯樹構(gòu)建潛在圖像匹配對(duì)30
• 3.2 GPU-Sift特征匹配30-32
• 3.3 基于Ransac的Sift特征匹配32-37
• 3.3.1 Ransac算法33
• 3.3.2 5 點(diǎn)法估算本質(zhì)矩陣33-35
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)35-37
• 第4章 多圖像相對(duì)定向37-53
• 4.1 相機(jī)模型37-40
• 4.1.1 基本成像模型37-38
• 4.1.2 CCD和透鏡相機(jī)模型38-39
• 4.1.3 相機(jī)矩陣的一般形式39-40
• 4.2 兩視幾何40-41
• 4.3 三視幾何41-43
• 4.4 多視幾何43-45
• 4.5 實(shí)驗(yàn)45-53
• 4.5.1 實(shí)驗(yàn)一46-48
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)二48-50
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)三50-51
• 4.5.4 實(shí)驗(yàn)分析51-53
• 第5章 總結(jié)與展望53-55
• 5.1 本文工作總結(jié)53-54
• 5.2 需進(jìn)一步研究的問題54-55
• 致謝55-57
• 參考文獻(xiàn)57-60
• 附錄60

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本文編號(hào)：1009543