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低空轻小型无人机遥感图像快速拼接关键技术研究

李建明  
【摘要】:因无人机平台在获取数据时拥有简单、快速和方便的特点,其适用于不同的领域的图像获取。目前利用无人机飞行平台搭载的传感器包括卡片相机、微单相机、量测型相机、小型LIDAR和高光谱相机等,但相比于传感器硬件与平台的快速发展,后期处理软件的效率和处理能力明显不足,特别是软件的现场处理能力。同时,对于低空轻小型无人机图像来说,其在获取图像时平台的稳定性较差,易受外界天气条件的影响,使获取的图像三个旋转角变化相对较大,从而几何变形对地面高程变化特别敏感,当测区图像规模特别大的时候,近似的多项式校正模型等所产生的几何校正误差会被放大,很难满足图像拼接时对图像几何校正精度的要求。目前轻小型无人机平台无法获取准确图像拍摄时的外方位元素,所以在使用共线方程作为无人机图像几何校正模型时,需要考虑如何计算出图像的外方位元素。本文基于上述低空轻小型无人机图像所具有的特点,同时结合硬件性能加速无人机图像后期处理的速度,使无人机图像快速拼接软件拥有现场处理的能力,论文主要内容如下:1.GPU-Sift特征描述符提取;在已有Sift特征提取流程中各个环节的性能基础上,针对无人机高分辨率图像的特点,讨论Sift算法中部分参数设置,在保证不影响匹配精度的基础上,通过限制Sift算法构建高斯金字塔的数量,控制提出特征点的数量,提高运算的性能。同时利用GPU的并行性能,进一步加速特征点提取,评价GPU-Sift运算时间。2.构建潜在图像匹配对;针对大规模图像集中存在的大量无效图像匹配关系,利用相机GPS信息的欧氏空间距离关系,快速构建潜在图像匹配对,以加速后期图像匹配,从而改善整体的运算性能。同时考虑在无几何约束的情况下,通过研究以词汇树的方式快速检索可能的图像匹配对,并评价其结果的可靠性。3.GPU-Sift特征匹配;此阶段采用GPU的并行处理化KD树检索环节,而通过CPU运算构建KD树,并通过实验评价时间性能的改善情况。4.Ransac算法;针对最近邻与次近邻比值剔除误匹配后的Sift匹配点对,结合Ransac中三个影响性能和迭代次数的参数,分析基于Ransac剔除粗差的5点法解算本质矩阵的问题,给出适合高分辨率无人机图像Sift特征匹配关系的Ransac参数。5.多图像相对定向;利用已知相机标定参数(包括相机镜头畸变参数和内方位元素),建立基于本质矩阵的多图像相对定向模型,利用全局光束法平差方法解算整个测区图像间相对定向关系和测区的物方点坐标。


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