基于無(wú)人機(jī)航拍視頻的快速特征匹配與相機(jī)方位估計(jì)方法研究.pdf

1、無(wú)人機(jī)航拍是獲取空間數(shù)據(jù)的重要途徑，被廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域中.其中，基于無(wú)人機(jī)航拍視頻影像的三維重建技術(shù)，在城市規(guī)劃、變化檢測(cè)、災(zāi)害評(píng)估等應(yīng)用中發(fā)揮著重要作用.在視頻影像的三維重建流程中，特征匹配是基礎(chǔ)步驟，為相機(jī)方位及參數(shù)估計(jì)提供可靠輸入信息;相機(jī)方位估計(jì)是三維重建的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其估計(jì)精度與三維重建的效果息息相關(guān).因此，如何提升特征匹配的速度和相機(jī)方位的估計(jì)精度是當(dāng)前圖像處理、三維重建等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn).為此，本文針對(duì)無(wú)人機(jī)航拍視頻影

2、像的特點(diǎn)，重點(diǎn)研究了快速特征匹配和相機(jī)方位估計(jì)問(wèn)題，主要研究工作如下:
　　1、針對(duì)航拍視頻影像的特征點(diǎn)提取與匹配速度問(wèn)題，提出了無(wú)跡卡爾曼濾波和KLT匹配算法相結(jié)合的特征點(diǎn)跟蹤算法，實(shí)現(xiàn)了相鄰幀特征點(diǎn)的方位預(yù)測(cè)與快速匹配.該算法首先針對(duì)航拍視頻特點(diǎn)，利用無(wú)跡卡爾曼濾波在相鄰幀中進(jìn)行特征點(diǎn)預(yù)測(cè)，以確定匹配范圍;其次，根據(jù)KLT匹配算法對(duì)特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤，得到的匹配結(jié)果作為觀測(cè)值;最后，通過(guò)卡爾曼增益修正得到特征點(diǎn)的準(zhǔn)確位置.對(duì)比實(shí)驗(yàn)

3、證明了該算法不僅高效，而且在匹配精度方面優(yōu)于KLT算法.
　　2、針對(duì)航拍視頻幀視差變化小的特點(diǎn)，提出了關(guān)鍵幀篩選算法，以減少頻繁相機(jī)方位估計(jì)帶來(lái)的累計(jì)誤差問(wèn)題.該算法以特征點(diǎn)對(duì)數(shù)量和運(yùn)動(dòng)大小作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，首先利用特征點(diǎn)對(duì)計(jì)算出圖像幀之間的平移量和旋轉(zhuǎn)量，然后進(jìn)行加權(quán)綜合求出圖像間的相異度，設(shè)置閾值篩選關(guān)鍵幀.對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了通過(guò)本文算法得到的關(guān)鍵幀的相機(jī)方位比ORB-SLAM得到的關(guān)鍵幀的初始相機(jī)方位精度高.
　　本文首先提