本文關鍵詞：無人機影像快速拼接關鍵技術研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：無人機遙感具有實時的對地觀測能力，可以低成本的獲取高時空分辨率的影像，因此在攝影測量與遙感領域有非常廣泛的應用，尤其在應急保障中，無人機遙感的靈活性使其具有很高的應用價值。由于單張影像往往不能覆蓋要研究的整個地區(qū)，影像拼接是無人機影像處理不可或缺的技術，在應急響應中，快速的拼接算法更是研究重點�；诔叨炔蛔兲卣鞯挠跋衿ヅ渌惴▽χ睾隙容^低的影像的匹配處理效果較好，也適用于運動場景影像和存在部分遮蓋的影像匹配，因此可以用于無人機影像的拼接。本文主要以基于尺度不變特征的影像匹配算法為主線，對無人機影像快速拼接的關鍵技術進行了深入的研究，并實現(xiàn)了算法，論文的主要研究工作包括以下內(nèi)容： 1.總結了無人機影像拼接技術的研究意義和國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀，分析了無人機影像拼接的技術流程，確定了論文的主要研究內(nèi)容。 2.系統(tǒng)的介紹了SIFT、SURF特征提取算子的原理與特點，對比分析了隨機KD樹搜索和BBF搜索算法，闡述了RANSAC算法剔除誤匹配點的原理，通過實驗驗證了SURF算子提取特征的速度比SIFT算子快。這部分內(nèi)容在無人機影像拼接中屬于特征匹配的階段。設計了一種影像匹配方法，將帶有亮度對比標識符的SURF特征提取算子，BBF搜索算法和RANSAC算法組合在一起，通過這幾種方法來實現(xiàn)影像匹配。 3.總結了相機的成像原理和無人機影像間的變換模型，介紹了單應矩陣的概念，并研究了其答解方法，采用RANSAC算法估計初始單應矩陣，然后利用L-M算法解算高精度單應矩陣，簡單說明了影像插值的幾種方法，介紹了多幅影像拼接時累積誤差的形成與其對拼接效果的影響。針對多幅影像拼接時累積誤差對拼接效果的影響，介紹了基于特征的整體優(yōu)化調(diào)整方法，可以解決多幅影像拼接中存在累積誤差的問題。 4.總結了影像融合技術的幾種方法，實現(xiàn)并對比分析了線性融合法和多頻帶融合法兩種影像融合方法。設計了一種無人機影像拼接方法，將前面所述基于SURF的影像匹配方法和多頻帶融合法應用于無人機影像拼接中，用此方法實現(xiàn)了一組無人機影像三條航帶的拼接。 5.總結了論文的主要內(nèi)容，總結了無人機影像快速拼接的技術流程，設計出一套基于SURF特征的無人機影像快速拼接的方案，并進行了實現(xiàn)，得到的拼接效果較為滿意。
【關鍵詞】：無人機 影像拼接 SURF特征 單應矩陣 L-M 算法 全局配準 多頻帶融合
【學位授予單位】：解放軍信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：V279;TP391.41
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 論文研究的背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的主要內(nèi)容和組織結構13-15
• 第二章 無人機影像特征匹配15-32
• 2.1 尺度不變特征提取15-24
• 2.1.1 SIFT 算子15-21
• 2.1.2 SURF 算子21-24
• 2.2 特征匹配24-27
• 2.2.1 匹配測度24-25
• 2.2.2 搜索策略25-26
• 2.2.3 RANSAC 算法剔除誤匹配點對26-27
• 2.3 實驗與分析27-31
• 2.4 本章小結31-32
• 第三章 變換矩陣的解算與求精32-46
• 3.1 成像原理32-33
• 3.2 圖像變換模型33-35
• 3.3 單應矩陣的解算35-38
• 3.3.1 RANSAC 確定初始變換矩陣35-36
• 3.3.2 L-M 算法36-38
• 3.4 影像插值38-39
• 3.5 累計誤差對影像拼接的影響39-40
• 3.6 全局配準40-43
• 3.7 實驗與分析43-45
• 3.8 本章小結45-46
• 第四章 影像合成46-55
• 4.1 影像合成46-50
• 4.1.1 直接平均融合法47
• 4.1.2 線性加權融合法47-49
• 4.1.3 多頻帶融合法49-50
• 4.2 實驗與分析50-54
• 4.3 本章小結54-55
• 第五章 總結與展望55-58
• 5.1 總結55-57
• 5.2 展望57-58
• 參考文獻58-61
• 附錄61-71
• 作者簡歷 攻讀碩士學位期間完成的主要工作71-72
• 致謝72

【參考文獻】

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  本文關鍵詞：無人機影像快速拼接關鍵技術研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：277004