本文選題：無(wú)人機(jī)遙感　切入點(diǎn)：Harris算子　出處：《河南理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：由于無(wú)人直升機(jī)遙感系統(tǒng)受天氣影響小、飛行靈活、飛行成本低廉,因此在災(zāi)害監(jiān)測(cè)、應(yīng)急測(cè)繪、局部環(huán)境監(jiān)測(cè)、區(qū)域地形圖測(cè)制等方面有廣泛的應(yīng)用前景。但無(wú)人直升機(jī)平臺(tái)飛行姿態(tài)不穩(wěn)定,載荷有限,多采用非專(zhuān)業(yè)小型數(shù)碼相機(jī),獲取影像的畸變差大,像幅小,因此使其影像定位精度和地面影像處理效率受到了一定程度的限制。針對(duì)無(wú)人直升機(jī)遙感系統(tǒng)的這些問(wèn)題,本文對(duì)無(wú)人直升機(jī)影像特征提取和特征匹配的理論和方法、無(wú)人機(jī)飛行質(zhì)量自動(dòng)檢查驗(yàn)收方法及無(wú)人機(jī)影像畸變校正、幾何糾正、DEM提取、正射影像圖制作等影像處理技術(shù)進(jìn)行研究,形成了一種基于三角形界限盒的Harris特征匹配方法,構(gòu)建了無(wú)人直升機(jī)飛行質(zhì)量檢查驗(yàn)收的技術(shù)體系和無(wú)人機(jī)影像的自動(dòng)處理流程,并用AF25B無(wú)人機(jī)影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在無(wú)人機(jī)影像點(diǎn)特征提取和特征匹配方面,引入三角形限界盒思想,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于三角形限界盒的Harris特征點(diǎn)匹配算法,并用RANSAC算法剔除誤匹配點(diǎn),形成了一種無(wú)人直升機(jī)影像自動(dòng)特征點(diǎn)提取和影像匹配的方法。該方法減少了特征點(diǎn)提取的數(shù)量,縮短了特征點(diǎn)提取時(shí)間,改善了同名點(diǎn)的匹配精度,為遙感影像的快速精準(zhǔn)匹配提供了一種新的技術(shù)途徑。在深入分析飛行質(zhì)量檢查驗(yàn)收內(nèi)容和方法的基礎(chǔ)上,根據(jù)無(wú)人機(jī)所帶載荷的特點(diǎn)和獲取的輔助飛行數(shù)據(jù),將無(wú)人直升機(jī)影像飛行質(zhì)量的檢查驗(yàn)收分為有POS數(shù)據(jù)、有GPS數(shù)據(jù)和只有影像數(shù)據(jù)三種情況,設(shè)計(jì)了不同情況下的檢查驗(yàn)收步驟,引入相對(duì)定向理論,利用相對(duì)定向結(jié)果建立影像拓樸關(guān)系,進(jìn)而推導(dǎo)了各種情況下飛行參數(shù)的計(jì)算公式,形成了一套完善的無(wú)人直升機(jī)影像飛行質(zhì)量自動(dòng)檢查驗(yàn)收的方法體系,并用實(shí)際影像對(duì)該方法的可靠性進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明本文提出的檢查驗(yàn)收方法能快速準(zhǔn)確地評(píng)估無(wú)人直升機(jī)的飛行質(zhì)量,能滿(mǎn)足無(wú)人機(jī)飛行質(zhì)量檢查驗(yàn)收的實(shí)際需要。分別對(duì)無(wú)人直升機(jī)影像的畸變校正、幾何糾正、DEM提取及正射影像制作等處理技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析,建立了無(wú)人機(jī)影像處理的一般技術(shù)流程,并用實(shí)際無(wú)人直升機(jī)影像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
[Abstract]:The unmanned helicopter remote sensing system is widely used in disaster monitoring, emergency mapping, local environmental monitoring, regional topographic mapping and so on because of its small weather impact, flexible flight and low flight cost.But the unmanned helicopter platform flight attitude is unstable, the load is limited, most of them use non-professional small digital camera, the distortion of image acquisition is large, the image amplitude is small.Therefore, the accuracy of image location and the efficiency of ground image processing are limited to a certain extent.Aiming at these problems of unmanned helicopter remote sensing system, the theory and method of feature extraction and feature matching of unmanned helicopter image, the automatic inspection and acceptance method of UAV flight quality, distortion correction of UAV image, geometric correction and Dem extraction are discussed in this paper.Based on the research of orthophoto image making and other image processing techniques, a Harris feature matching method based on triangle boundary box is formed, and the technical system of flight quality inspection and acceptance of unmanned helicopter and the automatic processing flow of UAV image are constructed.The AF25B UAV image is used to verify the experiment.In the aspect of feature extraction and feature matching of UAV image points, a Harris feature point matching algorithm based on triangle boundary box is designed, and RANSAC algorithm is used to eliminate mismatch points.An automatic feature point extraction and image matching method for unmanned helicopter images is developed.This method reduces the number of feature points, shortens the time of feature points extraction, improves the matching accuracy of the same name points, and provides a new technical approach for fast and accurate matching of remote sensing images.Based on the in-depth analysis of the contents and methods of flight quality inspection and acceptance, according to the characteristics of the load carried by the UAV and the auxiliary flight data obtained, the inspection and acceptance of the image flight quality of the unmanned helicopter is divided into POS data.In the case of GPS data and only image data, the check and acceptance steps under different conditions are designed, the relative orientation theory is introduced, and the image topologies are established by using the relative orientation results.Furthermore, the calculation formulas of flight parameters under various conditions are derived, and a set of perfect method system for automatic inspection and acceptance of image flight quality of unmanned helicopter is formed, and the reliability of the method is verified with actual images.The results show that the proposed inspection and acceptance method can quickly and accurately evaluate the flight quality of unmanned aerial vehicles, and can meet the actual needs of UAV flight quality inspection and acceptance.The distortion correction, geometric correction Dem extraction and orthophoto image processing techniques of unmanned helicopter image are analyzed experimentally, and the general technical flow of UAV image processing is established.The experimental results are verified by actual unmanned helicopter images.
【學(xué)位授予單位】：河南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：P237

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本文編號(hào)：1724075