无人机视频流倾斜影像快速拼接方法

为了解决无人机视频流倾斜拍摄快速拼接误差较大的问题,提出一种局部最优的视频流拼接方法。该方法首先利用透视投影的方法将倾斜影像纠正为近似正射影像,消除大倾角影像的几何变形问题;然后利用CUDA技术加速ORB算法,快速得到帧间变换模型;在拼接时动态选取基准面,利用Levenberg-Marquardt算法优化各影像变换到基准面的绝对单应性矩阵完成视频流的序列拼接。实验结果表明:利用该方法获得的拼接影像减小了倾斜拍摄带来的误差,提高了拼接影像的质量。     

基于改进SIFT算法的无人机遥感影像快速拼接

近几十年来,无人机遥感在地球观测领域发展十分迅速,然而,无人机影像快速拼接是阻碍其应用的难题.针对无人机遥感影像的特点与SIFT(scale invariant feature transform)拼接算法的缺点,该文提出了一种基于随机抽样一致性算法RANSAC(random sample consensus)和最小二乘匹配改进的SIFT影像拼接算法.首先采用随机采样法RANSAC进行粗略匹配数据的提纯,剔除伪特征点对,以减少特征点数量,降低时耗;然后再以最小二乘匹配进行更加精确的匹配,最终实现了无人机影像的自动拼接.实验结果表明：基于RANSAC和最小二乘匹配改进的SIFT拼接算法的平均正确匹配率为92.8%,拼接精度由1个像元提高到0.1个像元,同时拼接运算效率也得到了较大的提升.经改进的SIFT拼接算法在海量特征数据库中可以进行快速、准确的匹配、甚至可以达到实时的要求,具有更强的鲁棒性,可以满足低空遥感影像的相对定向高度自动化的需要,应用前景广阔.     

浅谈无人机影像镶嵌技术

无人机影像镶嵌已成为人们日益关注的研究领域,广泛应用于环境监测、灾害救急等方面。综述了近年来国内外无人机影像的镶嵌技术,主要分析了两类无人机影像镶嵌方法:①直接对影像进行配准拼接;②先对影像进行几何纠正再对纠正后的影像进行拼接。总结了不同影像镶嵌方法的优缺点,并对未来无人机影像镶嵌的发展方向进行了展望。     

无人机影像自动拼接校正

无人机影像可获得海量的高空间分辨率影像,在国土资源、林业调查、农业、灾害快速响应等多方面具有广阔的应用前景,不过如何立刻收集这些数据,是无人机快速应用的一个难题。如何拼接一系列具有重叠区的相邻影像,构成无缝可用的总影像,是应用的一个重要问题。研究采用浙江省富阳的无人机影像,预处理后基于参考影像,先对待匹配影像进行均质化变换,以减小影像间的明显差异,再寻找匹配特征并寻优。在影像之间的重叠区域,为尽量达到影像间无缝连接,采用平滑处理。拼接算法在Matlab 6.5中实现所得到的最终结果,较好地实现了影像间的结合,总体连接平滑并且接缝不明显。研究能够为实现无人机影像的自动化处理,加快无人机在各领域的应用。     

基于小波变换的遥感图像快速拼接方法

基于图像小波变换与低频区域特征匹配的拼接方法,实现无人机序列遥感图像的快速动态拼接.根据无人机遥感图像成像的内、外方位元素,采用直角空间变换及二次线性插补方法,实现了遥感图像校正.小波变换提取低频图像,在此图像区域中搜索和提取特征模板,然后利用序贯相似性检测法进行匹配计算.根据匹配结果,实现两幅图像的拼接.仿真实验结果表明,所提出的拼接方法具有较好的实时性和拼接精度.     

无人机飞行姿态误差对地面点坐标精度影响评估

无人机载POS直接对地定位可显著提高航空摄影测量工作效率,但POS直接获取的像片外方位元素存在明显的误差分量将直接影响定位地面点的坐标精度.为探讨无人机载POS的姿态角测量误差与定位地面点坐标精度之间的关系,从摄影测量共线条件方程出发,构建了待求地面点坐标与像片外方位元素间的关系误差模型,并利用模拟的外方位元素数据展开实验,定量分析了无人机姿态角元素误差对待求地面点坐标精度的影响.结果表明,POS获取的像片姿态角元素误差对待求地面点坐标精度影响较大.因此,为保证无人机飞行的稳定性和外方位角元素测量的精确性,必须抑制飞行姿态误差对地面点目标精度的影响.     

无人机可见光图像拼接算法的研究

无人机图像具有旋转,缩放,平移,遮挡,噪声等特点,使用SIFT(尺度不变特征变换)算法对其进行图像拼接,针对SIFT算法极值点搜索过程耗时多的问题,提出一种单维搜索极值点的改进策略;针对无人机图像拼接过程中因误差累积而导致全景图像扭曲的问题,采用改进的捆绑调整策略调整单应性矩阵,削弱误差累积的影响,保证图像较为平整的拼接.     

基于状态观测器的多无人机编队跟踪控制

针对一组欠驱动四旋翼无人机在编队飞行中仅有部分无人机可以直接获取领机状态信息的问题,提出了一种基于状态观测器的分布式有限时间编队跟踪控制策略.根据四旋翼无人机系统严格反馈的结构特点,将四旋翼无人机的动力学模型划分为位置子系统和姿态子系统,然后分别进行位置控制器和姿态控制器的设计.首先,考虑到在分布式的编队控制策略下,并非所有的无人机都能直接与领机进行通信并获取领机的状态信息.对每架四旋翼无人机分别设计分布式有限时间状态观测器估计自身与领机的相对状态信息,稳定性分析表明所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零;其次,在四旋翼无人机状态观测器观测结果的基础上设计了有限时间位置控制器,稳定性分析表明位置控制器能够在有限时间内实现对领机位置的稳定跟踪;然后根据位置环控制量解算出期望的姿态角,基于滑模控制方法设计了姿态控制器,稳定性分析表明各架无人机的姿态角能在有限时间内跟踪上期望的姿态角;最后,从仿真结果中能够看出所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零,即每架无人机的状态观测器能够在有限时间内观测到自身与领机的相对状态信息.从无人机飞行轨迹中能够看出各架无人机能够在有限时间内形成并保持期望的队形.     

隧道三维激光扫描点云数据拼接技术研究

三维激光扫描技术可以实时、准确、全方位获取隧道空间变形数据,进行隧道监控量测,对施工变形分析和反分析,进行隧道施工风险预警预报,指导信息化施工,但点云数据的拼接质量直接影响到监测结果,该文对点云空间信息,几何特征信息,影像信息等进行分析,提出基于几何特征信息的拓扑拼接方法,工程实践表明,拼接质量好,误差小,速度快,适应于隧道监测信息化管理的要求.     

基于无人机影像环保专题图符号信息研究

目前,成熟的无人机遥感业务能够为用户提供清晰度高、可靠度高、时效性高的信息数据.在很大程度上能够体现比卫星、航空遥感更多的优越性.地图是传输地理环境信息的载体.为提高地图在环境保护领域的作用,专题图是很好的解决手段.地图符号地图的基本内容,它用形状、大小、色彩不同的图形和文字以及多种组合来表达丰富的含义.专题地图符号是地图直观的语言,在制图过程中为表达不同标示物,需要定制对应的专题地图符号.将专题图与无人机影像数据融合具有高可行性的.无人机的优势在于其弥补了卫星遥感、航空遥感的不足.拟以辽宁省已使用无人机进行环评的项目为例,制定基于无人机遥感影像信息分类体系,建立对应的影像数据库和制图符号,期望能为将来的环评工作提供参考和依据.有利于分类体系的推广应用.     

基于 SIFT 算法的无人机遥感图像拼接技术

为了给农田研究人员提供高精度、 宽视野的图像, 在利用 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法初 步检测候选点步骤中, 加入自适应阈值去除部分候选特征点; 结合无人机图像的经纬度坐标及重叠区域位置关 系剔除部分无效特征点, 并进行特征点粗匹配; 利用随机采样一致算法消除误匹配点对, 并求解投影变换矩阵 完成相邻两幅农田遥感图像的拼接; 设计了金字塔拼接策略, 完成 128 幅高分辨率图像的拼接。 实验结果表 明, 基于 SIFT 算法, 利用改进的特征点精简方法, 特征点粗匹配时间平均减少了52%, 精匹配时间平均减少了 25%; 基于 6 个图像融合评价参数的对比实验发现, 从定性和定量两个方面, 基于多分辨率的图像融合均优于 其他融合算法。     

基于Agisoft PhotoScan 的无人机影像自动拼接在风景园林规划中的应用

【目的】通过构建研究区三维可视化直观模型,为大尺度风景园林规划设计提供前期分析资料。【方法】以南京神策门公园为研究区,通过轻小型无人机低空航测方式获取原始数据,利用Agisoft PhotoScan程序进行数据处理,自动对齐输入影像并进行优化处理,定向提取密集点云,建立不规则三角网(TIN)及数字正射影像(DOM)的制作。 根据生成的三维可视化直观模型建立研究区域完整的正射影像,同时结合ArcGIS和ENVI等软件进行空间信息量化分析。【结果】无人机观测值与GPS观测值对比拟合得到线性回归模型,二者相关系数R=0.994; 将输出的正射影像在ArcGIS中进行空间分析得到神策门公园绿地面积为36 974.78 m²,在ENVI中进行监督分类得到研究区土地利用类型统计表,其中绿地占比为64.34%。【结论】Agisoft PhotoScan软件在处理无人机影像时自动拼接精度较高,拼接影像时效性较好; 对于较大尺度范围,能够有效提取风景园林规划设计前期分析所需的场地地理信息,并实现信息的量化分析。     

控制点布设对无人机遥感精度的影响

无人机遥感以其高精度、高效率、低成本的优势正在被应用于越来越多的领域。与此同时,如何提高无人机遥感的精度正成为关注的热点。以2016年10月在北京市密云区威克铁矿进行的一次无人机飞行为基础,选取了飞行范围内的28个控制点以及90个验证点进行测量;将控制点编号分组,选用不同数量的控制点生成11幅DEM图像。提取出每一幅DEM图像上验证点所在坐标的高程值与实测值进行比较。最后得出结论:控制点对于无人机遥感影像的精度存在影响;但并不是控制点数目越多,精度越高。较好地探究了无人机遥感外业控制点的布设需求。     

基于Shearlet变换的单波段遥感图像拼接技术研究

为了实现遥感图像的拼接,利用加速鲁棒性特征(speeded up robust features,SURF)算法来提取特征点进行粗匹配,并采用RANSAC算法减少特征点的误匹配,再估计出图像间的投影矩阵,特别是在进行图像融合过程中,提出采用能够充分地反应图像细节信息的Shearlet算法,并利用客观评价准则和基于小波变换得到的融合图像进行比较。实验证明,提出的算法充分利用了单波段遥感图像的全局信息,得到的拼接图像细节信息更加丰富,能够准确地实现遥感图像的拼接。     

基于互信息测度的平面图像拼接及其测量技术

针对超过摄像机视场范围的待测零件,必须进行多次拍摄,然后对系列图像进行拼接以形成完整的零件图像.为了实现图像获取和拼接的自动化,设计了x-y-z三轴运动控制平台对定焦相机进行精确定位,讨论了图像拼接的一般原理、基于互信息测度的模板匹配算法的图像拼接技术以及提高算法效率的策略.     

基于改进SIFT算法的无人机图像拼接研究

图像拼接是图像处理中的一项重要技术,近年来发展迅速,图像拼接中算法是该技术的核心部分。为了提高图像拼接的效果和精度,研究了基于无人机图像拼接的改进SIFT算法,介绍了图像拼接的流程,详细叙述了SIFT算法及改进原理,实验证明该算法效果良好。     

基于预测区域匹配的无人机航拍图像快速拼接

利用无人机侦查拍摄的图像,拼接成整个战场的全景图,方便指挥人员了解战场动态,做出战略决策. 根据无人机航拍图片序列的特点,提出了一种快速精确的拼接方法,即在无人机航拍图片拼接过程中,使用一种创新的匹配对齐策略,根据图片间的重叠率构造估计范围矩形,仅对矩形区域内的特征点进行匹配计算,然后使用图像融合等方法优化拼接效果. 此算法提高了鲁棒性,可在短时间内获得较好的拼接效果. 分别对谷歌地球卫星图片和无人机航拍真实数据进行实验,验证了算法的有效性.