本文關(guān)鍵詞：無人機(jī)視頻流影像快速拼接方法研究　出處：《中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：無人機(jī)作為一種新興的航空遙感平臺(tái),具有起航快、操作靈活、成本低的特點(diǎn),機(jī)上搭載的數(shù)碼相機(jī)、數(shù)碼攝像機(jī)可以獲取高分辨率影像,通過對(duì)影像的處理可以滿足絕大多數(shù)用戶在航空拍攝與目標(biāo)監(jiān)控方面的需求。但是無人機(jī)獲取的影像存在航高低、像幅小的特點(diǎn),無法反應(yīng)攝區(qū)的整體情況,在應(yīng)急救災(zāi)時(shí),往往不能滿足地面對(duì)信息的需求和應(yīng)用,因此,需要利用影像拼接技術(shù)來提供攝區(qū)的完整信息。其中由無人機(jī)搭載的數(shù)碼相機(jī)獲取的影像大多分辨率較高、單幅影像較大,在飛行過程中無法實(shí)時(shí)下傳,只能等無人機(jī)返航以后對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接處理,在應(yīng)對(duì)重大自然災(zāi)害時(shí),不能迅速獲取災(zāi)區(qū)的完整信息并采取救急措施。由無人機(jī)搭載的數(shù)碼攝像機(jī),可以利用無線傳輸技術(shù)將視頻實(shí)時(shí)下傳,視頻影像具有幀幅小、分辨率低、數(shù)據(jù)量大、冗余度高的特點(diǎn)。因此,為滿足突發(fā)事件和災(zāi)害發(fā)生時(shí)的應(yīng)急需求,快速獲取拍攝區(qū)域大范圍的影像,研究大范圍長(zhǎng)航時(shí)的視頻流拼接技術(shù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用需求。但是無人機(jī)機(jī)身輕、運(yùn)動(dòng)特性復(fù)雜,容易受到外界環(huán)境的影響,造成無人機(jī)獲取的視頻往往會(huì)存在一定的抖動(dòng)、模糊等情況,因此,一般不能直接利用視頻流進(jìn)行拼接處理,需要提取既能保證幀間重疊度又能體現(xiàn)圖像信息的視頻幀,并進(jìn)行幾何糾正、去除噪聲等預(yù)處理。此外,為了擴(kuò)大視野,無人機(jī)獲取的視頻一般都是傾斜拍攝,直接利用視頻流影像進(jìn)行拼接會(huì)導(dǎo)致同一航帶的拼接結(jié)果產(chǎn)生變形,并且這種情況會(huì)隨著視頻流影像數(shù)量的增多而使累積誤差加劇。而在拍攝不同航帶時(shí),攝像機(jī)不同的傾斜方向會(huì)導(dǎo)致視頻流影像完全相反的變形,使得很多原本有效的匹配算法其匹配數(shù)量和精度都會(huì)出現(xiàn)不同程度的下降,即使有些算法具有較高的魯棒性,利用匹配點(diǎn)對(duì)也無法得到正確的幀間模型,直接對(duì)航帶進(jìn)行拼接將嚴(yán)重影響拼接質(zhì)量,甚至導(dǎo)致拼接結(jié)果產(chǎn)生劇烈的錯(cuò)位。本文對(duì)國(guó)內(nèi)外無人機(jī)視頻流影像的拼接技術(shù)進(jìn)行了深入的研究與學(xué)習(xí),針對(duì)無人機(jī)視頻流影像的特性,分析了無人機(jī)視頻流影像拼接過程中各關(guān)鍵技術(shù)的特點(diǎn),重點(diǎn)對(duì)無人機(jī)視頻流的自適應(yīng)關(guān)鍵幀提取與影像糾正、無人機(jī)視頻流影像快速配準(zhǔn)以及無人機(jī)視頻流影像拼接誤差分析與優(yōu)化展開研究,主要研究工作及成果總結(jié)如下:(1)為了減小了視頻流拼接的冗余度和計(jì)算量,針對(duì)無人機(jī)視頻流影像幀率高、幀間重疊度大的問題,提出了一種自適應(yīng)的關(guān)鍵幀提取方法,該方法根據(jù)無人機(jī)提供的數(shù)據(jù)和攝像機(jī)傳感器等數(shù)據(jù),在給定影像重疊度的情況下可以自動(dòng)調(diào)節(jié)提取關(guān)鍵幀的時(shí)間間隔。(2)針對(duì)傾斜拍攝的無人機(jī)視頻流影像旋角大、影像變形嚴(yán)重的問題,提出一種基于INS的傾斜影像糾正方法。該方法首先討論了無人機(jī)遙感影像處理過程中常用的坐標(biāo)系統(tǒng),明確圖像坐標(biāo)系和導(dǎo)航坐標(biāo)系的變換關(guān)系,然后利用無人機(jī)獲取的INS姿態(tài)角,恢復(fù)傾斜影像拍攝時(shí)的真實(shí)姿態(tài),并根據(jù)攝像機(jī)成像原理與數(shù)學(xué)幾何關(guān)系計(jì)算傾斜影像的糾正模型,最后利用間接法對(duì)原始影像重采樣,將傾斜影像快速糾正為近似正攝影像,保證拼接影像的質(zhì)量。(3)針對(duì)ORB算法特征點(diǎn)提取過程中存在的特征點(diǎn)坐標(biāo)精度差,構(gòu)建特征描述子需要對(duì)圖像集合進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),二進(jìn)制描述子匹配不具有普適性等不足和缺陷。通過研究構(gòu)建影像金字塔的尺度因子和降采樣率的關(guān)系,確定底層影像的圖像大小與影像尺度,使提取的每個(gè)特征點(diǎn)都具有亞像素的精度,并通過實(shí)驗(yàn)分析確定了構(gòu)建描述子的最佳鄰域范圍和對(duì)比時(shí)選取的最佳像素個(gè)數(shù),最后提出了一種基于查找表的匹配方法,并通過實(shí)驗(yàn)證明了該方法的正確性和有效性。(4)為了減小誤差累積對(duì)拼接影像的影響,引入稀疏光束法平差,提出一種局部最優(yōu)的拼接方法。該方法利用Levenberg-Maquardt算法最小化投影誤差的稀疏結(jié)構(gòu),針對(duì)無人機(jī)視頻流拼接的誤差問題,在對(duì)視頻流拼接過程中動(dòng)態(tài)選取基準(zhǔn)面,并保證每次變換基準(zhǔn)面時(shí)已經(jīng)拼接的影像都具有局部最優(yōu)的特性,最后以航帶中間幀作為最終基準(zhǔn)面,完成視頻流的拼接,并通過與衛(wèi)星影像疊加對(duì)比驗(yàn)證該方法的正確性與精度。(5)無人機(jī)視頻流影像處理的過程包含了關(guān)鍵幀提取、傾斜影像糾正、特征提取與匹配、影像融合等步驟,隨著拼接的進(jìn)行,影像會(huì)越來越大,因此,本文利用CUDA技術(shù)對(duì)上述過程進(jìn)行并行加速,并在各章節(jié)與CPU串行時(shí)間作對(duì)比,驗(yàn)證了GPU對(duì)圖像處理加速的有效性和正確性。
[Abstract]:As a new kind of aerial remote sensing platform , the unmanned aerial vehicle has the characteristics of fast navigation , flexible operation and low cost . An adaptive key frame extraction method is presented in this paper . ( 5 ) The process of image processing of UAV video stream includes the steps of key frame extraction , oblique image correction , feature extraction and matching , image fusion and so on . As the splicing proceeds , the image will become more and more large . Therefore , this paper makes parallel acceleration of the above - mentioned process by using the same technique , and compares it with CPU serial time in each section , and verifies the validity and correctness of the GPU to image processing acceleration .

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;P237

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本文編號(hào)：1356404