基于點線特征匹配的無人機影像拼接技術(shù).pdf

1、無人機遙感具有機動、靈活、高效、低成本等特點，能有效改善多云霧地區(qū)高分辨率遙感數(shù)據(jù)缺乏的現(xiàn)狀，在土地和礦產(chǎn)資源管理、地質(zhì)環(huán)境評估與災(zāi)害防治、空間信息快速采集和地形圖局部更新等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。但是無人機航高一般較低，所獲單幅影像覆蓋范圍較小，為了解決影像視場范圍與分辨率之間的矛盾，及時、準確地反映整個區(qū)域情況，需要將所獲取的影像進行匹配并拼接形成全圖。
　　本論文首先介紹了無人機遙感系統(tǒng)的組成，詳細的分析了無人機航線規(guī)劃參數(shù)

2、的設(shè)置，并對獲取的影像進行了畸變差校正及勻光處理。根據(jù)無人機影像的特點及規(guī)律，對影像的重疊區(qū)域進行估算與處理，有效地減小了匹配時的計算量。對于特征不明顯或特征點較為稀少的影像，則采用點特征與線特征相結(jié)合的方法進行匹配。在進行大量無人機影像拼按時，為了控制誤差累積，提出了最佳重疊度、最佳基準面及最佳拼接路徑等策略。具體來講，本論文的主要研究工作和創(chuàng)新性成果有以下幾點:
　　1、根據(jù)無人機飛行參數(shù)，初步估算出相鄰影像的重疊區(qū)域M1，利

3、用相位相關(guān)法計算出相鄰影像重疊區(qū)域M2，最終影像的重疊區(qū)域取兩者的均值M。該方法即避免了M1的擴大，又控制了M2過分縮小。通過計算影像的重疊區(qū)域，減小了產(chǎn)生特征點的影像范圍，縮短了產(chǎn)生特征點的時間。通過測試獲取了適用于無人機影像的最優(yōu)高斯核尺寸，實驗證明在該尺寸下產(chǎn)生的特征點的數(shù)量和精度都是最優(yōu)的，同時該尺寸相對于固定核尺寸，其時間效率提高了近20％。
　　2、針對一些特殊地區(qū)的無人機影像，即地物特征稀少或不明顯的影像，本論文提出

4、了點特征與線特征相結(jié)合的匹配方法，在利用點特征完成初步匹配的基礎(chǔ)上，以線特征作為補充進一步對其進行精匹配。該方法充分利用點特征與線特征互補的特性，使得影像匹配的魯棒性提高了10％左右。
　　3、針對無人機影像拼接過程中的誤差累積問題，本論文提出了最佳重疊度、最佳基準面及最佳拼接路徑三個控制策略。通過實驗測試，獲得了無人機影像最佳重疊度范圍是25％～37.5％，根據(jù)這一數(shù)據(jù)，對無人機影像在拼接之前做出了“抽稀”處理。將遙感影像的信息

5、熵作為選擇最佳基準面的依據(jù)，實驗證明利用信息熵選擇出的基準影像都能夠產(chǎn)生豐富的特征點，易于同相鄰影像匹配。采用蟻群算法搜索影像的拼接路徑，實驗表明該算法能夠準確快速的搜索出最佳拼接路徑。
　　4、通過對無人機航線規(guī)劃中各個參數(shù)的分析，找出了各個參數(shù)之間的相互關(guān)系，并根據(jù)它們之間的關(guān)系提出了最佳航線設(shè)計的方法。利用該方法設(shè)計的航線獲取的無人機影像質(zhì)量得到了有效的改善，為影像匹配提供了良好的數(shù)據(jù)源。采用附加參數(shù)光束法平差的系統(tǒng)畸變模型