收藏本站
《东北农业大学》 2016年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

无人机遥感图像拼接关键技术研究

贾银江  
【摘要】:无人机遥感是一种新的遥感手段,因其具有高效、灵活、快速、低成本及高分辨率等特点,近年来呈现良好的发展势头。无人机遥感在很多领域都取得了较为广泛的应用,包括农业、林业、电力、国土资源、城市规划等。尤其在农业方面,无人机广泛应用于农情监测、病虫害监测、作物养分分析、作物长势监测等方面,可以帮助农业生产人员及时、准确地获取作物生长信息,可为减灾降灾和应急指挥提供科学依据,现已取得了较为理想的应用效果,具有广阔的应用前景。但是,由于无人机遥感平台在航拍过程中,受到飞行高度和相机焦距等的限制,所获取的单幅图像覆盖范围较小,往往无法覆盖整个所需区域,因此,为获取整个目标区域信息,就需将获取的多张遥感图像拼接融合成一幅全景图像。无人机遥感图像拼接是后续进行遥感解译与分析的基础,拼接的质量与效果直接决定着解译与分析的准确性,因此,开展无人机遥感图像拼接技术研究具有重要的现实意义。本文对国内外遥感图像拼接技术进行了深入研究与学习,比较和分析了现有的遥感图像拼接技术的特点,基于遥感图像拼接流程,重点开展了无人机遥感图像预处理技术、遥感图像配准技术和遥感图像融合技术的研究,主要研究工作如下:(1)遥感图像预处理。遥感图像预处理是遥感图像拼接非常重要的一步,直接决定着图像拼接的精度。无人机在两次航拍间隔,由于光照强度和入射角变化,相邻两幅影像可能会产生较大色差,表现为图像亮度、饱和度不一致等,因此,必须对图像进行辐射校正,以消除图像色差对拼接的影响。鉴于无人机在航拍过程中,相邻的两幅图像拍摄时间很短,受大气和光照等条件的影响差异相对较小,因此,本文采用直方图匹配法进行相对辐射校正,通过调整参考图像的直方图使之与待拼接图像直方图匹配,从校正结果看,校正后的图像与待拼接图像在亮度和色调上基本趋于一致,很好地实现了两幅图像的平滑过渡。此外,由于无人机体积小,重量轻,受气流影响较大,稳定性和抗风能力较差,飞行姿态倾斜、抖动现象难以避免,这些都会对获取的遥感图像产生直接的影响,导致图像发生畸变,本文通过像点坐标变换、图像重采样等对畸变图像进行几何校正,以消除几何畸变对图像的影响,满足图像配准的需要。几何校正具有计算量大、耗时长的特点,为了提高几何校正的处理速度,针对无人机遥感图像,本文提出了一种基于分布式处理的并行几何校正算法。该算法使得处理器计算所需的数据均存储在本地,避免了处理器之间通信,很好地解决了数据的局部性问题,提高了并行处理效率,在机群系统中,对并行几何校正和串行几何校正算法进行了测试、比较与分析,实验结果表明,并行几何校正算法具有较好的并行性能,大大提高了遥感图像的几何校正的处理速度。(2)遥感图像配准技术研究。图像配准是图像拼接技术体系的核心,图像配准的精度直接决定着图像拼接的质量。由于SIFT算法对旋转、平移、缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性,因此,该算法非常适于无人机遥感图像配准,本文基于SIFT算法进行特征点提取。特征点匹配过程中,由于相邻图像的自相似性,经常会出现一对多或多对一的错误匹配,必须加以剔除。本文提出了采用对极几何约束和单应性约束的方法剔除错误匹配特征点,首先通过对极几何约束缩小搜索范围消除一部分错误特征点,然后基于获得的正确的匹配点对建立单应性变换矩阵模型,进一步消除图像中的错误特征匹配,提高匹配精度,并采用RANSAC算法剔除外点,对匹配特征点进行提纯,实现了图像特征点的精匹配。(3)遥感图像融合技术研究。图像融合的目的就是将配准后的图像基于一定的变换模型合并为一幅图像,两幅图像应做到无缝拼接,不应该出现拼接痕迹,过渡自然。无人机获取的遥感图像,由于受到光照变化和传感器入射角度变化影响,相邻图像间会存在亮度与色度差异,图像若直接用于拼接,则在两幅图像的重叠区域会形成明显的拼接痕迹,出现“鬼影”现象。针对这一问题,本文提出了采用最佳缝合线的方法来消除“鬼影”,首先采用基于动态规划的最佳缝合线搜索,但是采用该搜索策略,若某一条缝合线存在一些较大的误差点,将导致“鬼影”无法彻底消除,得到的缝合线是局部最优化缝合线,不能获取全局最优缝合线。为此,提出了基于图切割的最佳缝合线搜索,缝合线搜索中,基于最大流最小割定理获取有向图的最大流,即最佳缝合线,两幅图像的拼接位置定位比较精确,接缝两侧的错位和“鬼影”现象得到较好解决,真正实现了无缝拼接。同时针对待拼接图像可能因曝光原因等存在的亮度与色度差异,采用泊松融合方法实现了图像的平滑过渡。
【关键词】:无人机 遥感图像 图像配准 图像融合 最佳缝合线
【学位授予单位】:东北农业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP751
【目录】:
  • 摘要8-10
  • Abstract10-13
  • 1 引言13-19
  • 1.1 研究背景与意义13-14
  • 1.2 国内外研究现状14-16
  • 1.3 本文的研究内容和技术路线16-18
  • 1.3.1 研究内容16
  • 1.3.2 技术路线16-18
  • 1.4 本文的组织结构18-19
  • 2 无人机遥感图像拼接基本理论及相关知识19-25
  • 2.1 图像拼接的基本流程19
  • 2.2 图像变换模型19-21
  • 2.2.1 刚体变换模型20
  • 2.2.2 相似变换模型20-21
  • 2.2.3 仿射变换模型21
  • 2.2.4 透视变换模型21
  • 2.3 图像配准21-23
  • 2.3.1 基于变换域的图像配准22
  • 2.3.2 基于灰度信息的图像配准22-23
  • 2.3.3 基于特征的图像配准23
  • 2.4 图像融合23-24
  • 2.5 本章小结24-25
  • 3 无人机遥感图像预处理25-52
  • 3.1 图像采集25-31
  • 3.1.1 无人机遥感平台25-27
  • 3.1.2 传感器27-30
  • 3.1.3 无人机遥感数据30-31
  • 3.2 图像预处理31-50
  • 3.2.1 遥感图像辐射校正32-38
  • 3.2.2 遥感图像几何校正38-44
  • 3.2.3 并行几何校正算法44-50
  • 3.3 本章小结50-52
  • 4 基于特征匹配的图像配准52-89
  • 4.1 图像特征分类52-53
  • 4.2 图像特征提取算法53-81
  • 4.2.1 基于边缘特征的图像特征提取算法53-61
  • 4.2.2 基于点特征的图像特征提取算法61-81
  • 4.3 特征匹配81-84
  • 4.3.1 k-d树最近邻搜索算法82-83
  • 4.3.2 BBF算法83-84
  • 4.4 错误匹配特征点的剔除84-88
  • 4.4.1 对极几何约束84-86
  • 4.4.2 单应性约束86-87
  • 4.4.3 RANSAC算法87-88
  • 4.5 本章小结88-89
  • 5 图像融合89-102
  • 5.1 图像融合方法89-92
  • 5.1.1 直接平均融合法89
  • 5.1.2 加权平均融合法89-91
  • 5.1.3 中值滤波法91-92
  • 5.1.4 多分辨率样条融合法92
  • 5.2 最佳缝合线92-97
  • 5.2.1 最佳缝合线搜索策略92-93
  • 5.2.2 基于动态规划的最佳缝合线搜索93-94
  • 5.2.3 基于图切割的最佳缝合线搜索94-97
  • 5.3 泊松融合97-98
  • 5.3.1 泊松融合原理97-98
  • 5.3.2 泊松方程求解98
  • 5.4 实验结果与分析98-101
  • 5.5 本章小结101-102
  • 6 结论与展望102-104
  • 6.1 结论102
  • 6.2 展望102-104
  • 致谢104-105
  • 参考文献105-112
  • 攻读博士学位期间发表的学术论文112

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孙瀚,黄大贵;基于十字形区域搜索法的图像拼接方法[J];计量与测试技术;2005年01期
2 陈世哲;胡涛;刘国栋;谢凯;刘炳国;浦昭邦;;基于光栅的快速精确图像拼接[J];光学精密工程;2006年02期
3 冯桂兰;田维坚;屈有山;张宏建;葛伟;;嵌入式高速DSP在视频图像拼接系统的应用[J];弹箭与制导学报;2006年S8期
4 张虎;;基于多算法结合的图像拼接研究[J];硅谷;2012年18期
5 方维;;基于图像拼接方法的计量过程数字化记录[J];上海计量测试;2012年06期
6 丛明明;王英;代瑞军;;基于双遍历和膨胀滤波的图像拼接定位算法[J];青岛大学学报(工程技术版);2013年04期
7 屈志毅,王玉珍,钟声伟;图像拼接中特征块的选取[J];计算机工程;2002年09期
8 张猛;徐俊;孔祥峰;;图像拼接服务网站的设计与实现[J];青岛远洋船员学院学报;2008年02期
9 史程鹏;王明泉;侯慧玲;王玉;;基于像素相关度的射线图像拼接改进算法研究[J];核电子学与探测技术;2009年06期
10 蔡静;;粒计算在图像拼接中的应用研究[J];湖北电力;2009年S1期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 田宏亮;王俊妮;岳鹏;;一种基于边界阈值的图像拼接融合算法[A];2013年(第五届)西部光子学学术会议论文集[C];2013年
2 郑金鑫;杜军平;;基于Levenberg-Marquardt算法的图像拼接研究[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第三分册)[C];2009年
3 易端阳;唐万有;郝健强;;印品检测中相似测度算法在图像拼接中的对比研究[A];颜色科学与技术——2012第二届中国印刷与包装学术会议论文摘要集[C];2012年
4 谢凌霄;张茂军;王云丽;高辉;;基于特征匹配的无缝图像拼接方法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
5 高冠东;贾克斌;肖珂;;一种新的基于特征点匹配的图像拼接方法[A];第十三届全国图象图形学学术会议论文集[C];2006年
6 胡社教;陈宗海;刘年庆;;基于图像灰度特征的全景图像拼接[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
7 冯桂兰;田维坚;张薇;鲍赟;张宏建;;基于DSP的图像拼接系统研究[A];中国光学学会2006年学术大会论文摘要集[C];2006年
8 赖力;周代全;黎川;王新;;Innova4100血管机下肢静脉跟踪造影中的图像拼接[A];2010中华医学会影像技术分会第十八次全国学术大会论文集[C];2010年
9 李骋进;;DR全下肢图像拼接成像技术的临床应用[A];2010中华医学会影像技术分会第十八次全国学术大会论文集[C];2010年
10 周剑军;欧阳宁;陈旭;黄先锋;;一种基于Harris特征点的图像拼接方法[A];全国第二届信号处理与应用学术会议专刊[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 山东 猫咪老爸;图像拼接 天衣无缝[N];电脑报;2003年
2 本报记者 刘霞;放飞想象的翅膀(二)[N];科技日报;2014年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 姜代红;煤矿监控图像拼接与识别的方法研究[D];中国矿业大学;2015年
2 贾银江;无人机遥感图像拼接关键技术研究[D];东北农业大学;2016年
3 张桦;场景图像拼接关键技术研究[D];天津大学;2008年
4 邵向鑫;数字图像拼接核心算法研究[D];吉林大学;2010年
5 曾峦;基于不变特征的图像拼接及软同步直写硬盘记录技术研究[D];哈尔滨工业大学;2012年
6 冯桂兰;车载夜视导航系统的研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2007年
7 李新娥;大视场多光谱相机图像拼接与融合技术研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2015年
8 朱云芳;基于图像拼接的视频编辑[D];浙江大学;2006年
9 张德新;面阵航侦CCD相机系统设计及其图像拼接技术研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
10 赵凯;医学影像中骨组织定量分析关键技术研究与应用[D];东北大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈泽武;FPC光学缺陷检测平台中的关键图像处理技术[D];华南理工大学;2015年
2 殷娟娟;基于SIFT特征的岩石图像拼接研究[D];西安石油大学;2015年
3 岳昕;基于SIFT的全景图像拼接方法研究[D];昆明理工大学;2015年
4 徐忠洋;航拍图像拼接算法的研究与实现[D];辽宁大学;2015年
5 吴金津;改进的SIFT算法及其在图像拼接中的应用[D];湖南工业大学;2015年
6 王鹏程;基于DSP的视频拼接技术的研究[D];湖南工业大学;2015年
7 宋佳乾;视频图像拼接优化算法实现研究[D];宁夏大学;2015年
8 王瑞霞;基于SIFT配准算法的全景图像拼接系统的FPGA实现[D];南京理工大学;2015年
9 王迪;多传感器图像拼接、融合与系统实现[D];南京理工大学;2015年
10 高琦;摄影测量系统中基于SIFT算法的柱面全景图像拼接实现[D];华中师范大学;2015年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026