無(wú)人機(jī)航空遙感圖像動(dòng)態(tài)拼接技術(shù)的研究.pdf

1、無(wú)人機(jī)航空遙感系統(tǒng)具有圖像分辨率高、圖像實(shí)時(shí)傳輸、高危地區(qū)作業(yè)、成本低、機(jī)動(dòng)靈活等優(yōu)點(diǎn)，適用于低空高分辨率遙感數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取，在區(qū)域性、工程性、災(zāi)害性和軍事性的遙感監(jiān)測(cè)中發(fā)揮著大型遙感系統(tǒng)難以替代的作用。無(wú)人機(jī)執(zhí)行遙感監(jiān)測(cè)任務(wù)中，需要將所獲取的圖像以及狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸，要求無(wú)人機(jī)航空遙感系統(tǒng)具備自動(dòng)、高速地完成圖像的獲取、壓縮、傳輸、處理、顯示以及存儲(chǔ)等功能。其中，遙感圖像處理的精準(zhǔn)性、實(shí)時(shí)性與可視性是無(wú)人機(jī)能否得以有效利用的重要前提條

2、件。由于現(xiàn)有成像設(shè)備的性能所限，目前的航空遙感成像系統(tǒng)無(wú)法獲得大面積、高分辨率的觀測(cè)圖像，因此需要將獲取的序列遙感圖像實(shí)現(xiàn)在線動(dòng)態(tài)拼接，以提高遙感圖像的信息獲取能力。本文結(jié)合無(wú)人機(jī)航空遙感具體應(yīng)用需求，針對(duì)航空遙感圖像拼接技術(shù)進(jìn)行了以下研究工作：
　　 (1)根據(jù)無(wú)人機(jī)遙感圖像成像的內(nèi)、外方位元素，采用直角空間變換及二次線性插補(bǔ)方法，實(shí)現(xiàn)了遙感圖像校正。根據(jù)所獲取的無(wú)人機(jī)飛行狀態(tài)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)兩幅無(wú)人機(jī)航空遙感快視圖像之間重疊

3、區(qū)域的圖像范圍計(jì)算。
　　 (2)提出一種分布存儲(chǔ)環(huán)境下的并行幾何校正算法，每個(gè)處理器通過(guò)計(jì)算本地輸入子圖像在目標(biāo)圖像中的范圍，確定其需要進(jìn)行重采樣計(jì)算的區(qū)域，使計(jì)算過(guò)程中所需的數(shù)據(jù)均為本地?cái)?shù)據(jù)，很好地解決了數(shù)據(jù)局部性問(wèn)題．利用首尾相連的閉線段近似表示理想的輸出圖像塊邊界，詳細(xì)討論了局部輸出區(qū)域的計(jì)算方法，并采用一種新的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)用于保存校正后的輸出圖像塊信息。
　　 (3)基于圖像數(shù)據(jù)總體分布的統(tǒng)計(jì)，分析了飛行試驗(yàn)圖像的

4、成像質(zhì)量。基于人眼亮度視覺(jué)特性曲線，結(jié)合小波變換和Curvelet變換特點(diǎn)，提出一種新的圖像增強(qiáng)方法，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人機(jī)遙感序列圖像的自適應(yīng)增強(qiáng)處理。
　　 (4)匹配特征提取方法，提出了一種將小波多分辨率分析特性和Canny算法相結(jié)合的檢測(cè)圖像大邊緣的方法，能夠比較好的從圖像中提取出比較完整的大邊緣，而忽略一些小的邊緣。該邊緣提取方法為圖像配準(zhǔn)提供一個(gè)良好的匹配特征。
　　 (5)將圖像匹配分為粗匹配和精匹配兩個(gè)步驟。粗匹配

5、計(jì)算中，首先確定待拼接的兩幅圖像之間的大致重疊區(qū)域，利用小波變換與Canny算法提取圖像邊緣。采用區(qū)域匹配方法求得兩幅圖像的匹配點(diǎn)。精匹配計(jì)算中，在更小的搜索區(qū)域，利用最小二乘法法，計(jì)算得到待拼接圖像之間的最佳相對(duì)位置關(guān)系。根據(jù)匹配結(jié)果，實(shí)現(xiàn)兩幅圖像的拼接。
　　 (6)基于人眼的顏色視覺(jué)特性分析，提出了一種具有抗亮度干擾能力的彩色圖像色差度量方法。利用顏色相似性分析，并引入?yún)f(xié)方差矩陣計(jì)算，給出了彩色圖像特征模板的提取方法。利用