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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),無(wú)人機(jī)遙感在應(yīng)急救災(zāi)、電力巡線、數(shù)字城市建設(shè)、新農(nóng)村建設(shè)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,但目前無(wú)人機(jī)影像處理軟件發(fā)展還相對(duì)滯后,存在無(wú)人機(jī)序列影像匹配耗時(shí)長(zhǎng)、自動(dòng)化水平低,以及序列影像拼接累積誤差大等問(wèn)題,從而影響了無(wú)人機(jī)遙感的應(yīng)用,因此研究并改善現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)序列影像匹配及拼接方法具有重要意義。
本文在分析比較現(xiàn)有無(wú)人機(jī)序列影像匹配及拼接方法基本原理的基礎(chǔ)上,針對(duì)無(wú)人機(jī)影像分辨率高、旋轉(zhuǎn)角大、尺度變化大以及重疊度高等特點(diǎn),提出
2、了適應(yīng)于無(wú)人機(jī)序列影像匹配及拼接的方法。本文的研究工作主要包括以下幾個(gè)方面:
(1)分析了無(wú)人機(jī)序列影像匹配和拼接的研究現(xiàn)狀,重點(diǎn)介紹了國(guó)內(nèi)外在無(wú)人機(jī)序列影像上主要使用的匹配及拼接方法的優(yōu)缺點(diǎn),總結(jié)出了不能依靠單一的匹配方法以及固定的閾值來(lái)處理序列影像這一重要思想。
(2)針對(duì)目前無(wú)人機(jī)影像快速拼接中存在拼接累積誤差嚴(yán)重、RANSAC算法在應(yīng)用中的不足、影像位置關(guān)系難以確定等問(wèn)題,提出了影像分級(jí)匹配拼接、RA
3、NSAC算法和相對(duì)定向結(jié)合去點(diǎn)、POS數(shù)據(jù)的使用等方法,使得影像快速拼接的效果更加理想。
(3)從特征匹配的原理出發(fā),針對(duì)現(xiàn)有匹配方法存在特征點(diǎn)分布不均勻,匹配耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題,詳細(xì)分析了閾值同特征點(diǎn)提取的關(guān)系,并提出了基于格網(wǎng)的閾值調(diào)整特征點(diǎn)提取方法,以及引入了ORB特征描述符,有效解決了特征點(diǎn)分布不均勻,匹配耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題。
(4)由于現(xiàn)有的序列影像匹配方法具有自動(dòng)化水平低、匹配質(zhì)量不高,缺乏有效的質(zhì)量評(píng)定等問(wèn)
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