一种改进的UAV视频序列影像镶嵌方法

视频序列影像自动镶嵌是UAV视频影像处理应用中的基础环节和重要研究方向.针对序列影像镶嵌过程中,由于配准精度不高、误差累积所导致的拼接错位严重,镶嵌结果不理想的情况,从提高特征匹配的精度和准确度出发,提出了一种改进型的UAV视频序列影像自动镶嵌方法.通过对特征匹配结果的精细化处理,保证了影像配准的正确性,取得了较好的镶嵌结果.     

低空UAV激光点云和序列影像的自动配准方法

提出了一种低空无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)序列影像与激光点云自动配准的方法。首先分别基于多标记点过程与局部显著区域检测对激光点云和序列影像的建筑物顶部轮廓进行提取,并依据反投影临近性匹配提取的顶面特征。然后利用匹配的建筑物角点对,线性解算序列影像外方位元素,再使用建筑物边线对的共面条件进行条件平差获得优化解。最后,为消除错误提取与匹配特征对整体配准结果的影响,使用多视立体密集匹配点集与激光点集进行带相对运动阈值约束的ICP(迭代最临近点)计算,整体优化序列影像外方位元素解。试验结果表明本文方法能实现低空序列影像与激光点云像素级精度的自动配准,联合制作DOM精度满足现行无人机产品1∶500比例尺标准。     

基于SIFT算法的无人机高分影像几何配准研究

本文基于SIFT算法进行无人机高分影像自动特征点匹配,在实现影像特征点自动匹配的基础上采用二次多项式模型进行影像几何配准,并且重点考察影像配准过程中匹配特征点数目对几何配准精度的影响,最后进行精度评价。结果表明:在影像特征点匹配结果正确、匹配点分布合理的情况下,匹配点数目越多,利用二次多项式进行影像几何配准的精度越高;无人机航向方向影像配准残差大于旁向残差。     

运动视频序列影像的自动配准

影像配准是运动视频处理应用中的关键技术,从计算机视觉角度出发提出了一种针对运动视频处理的自动影像配准方法。其主要思路可以归结为基于特征匹配的配准过程,具体分为3个方面:利用Harris算子检测角点特征;以互相关函数为测度对角点特征进行初步匹配,特别使用RANSAC拟合基础矩阵F的方法剔除匹配中的错误对应;利用得到的结果重新拟合配准模型进行重采样变换。最后进一步分析了此方法应用于具体运动视频处理时需要考虑的一些问题。     

运动视频序列影像的自动配准

影像配准是运动视频处理应用中的关键技术,从计算机视觉角度出发提出了一种针对运动视频处理的自动影像配准方法.其主要思路可以归结为基于特征匹配的配准过程,具体分为3个方面:利用Harris算子检测角点特征;以互相关函数为测度对角点特征进行初步匹配,特别使用RANSAC拟合基础矩阵F的方法剔除匹配中的错误对应;利用得到的结果重新拟合配准模型进行重采样变换.最后进一步分析了此方法应用于具体运动视频处理时需要考虑的一些问题.     

一种基于角点特征的遥感影像自动配准方法

本文通过对Harris算子进行改进,自适应地提取角点特征,然后基于角点特征进行由粗到精的匹配,完成影像的配准;并利用MODIS影像、TM影像和HJ-1卫星影像3种不同分辨率的遥感影像进行配准实验,结果表明该自动配准方法能够达到亚像素级的配准精度,是一种高精度的影像配准方法。     

基于SUSAN算法的航空影像的自动配准

图像配准技术是图像融合、图像镶嵌以及影像三维重建的基础。提出了一种基于SU-SAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子的图像配准方法。该方法利用SU-SAN算子提取两幅图像的角点,通过粗匹配和细匹配两个步骤得到匹配角点对。然后再根据这些角点对对图像进行配准。试验表明此方法能有效地实现航空影像自动配准。     

基于AutoSync的快速影像配准研究

提出了一种基于AutoSync的快速影像配准方法,该方法采用影像子像元级的特征点自动匹配,能够高效快速精确地完成影像的纠正配准与接边。通过某市城区多张航片的纠正配准实例阐述了该方法的流程、性能优势和注意事项。说明了该方法能够极大地降低繁琐易错的人工选点工作量,提高影像配准的工作效率和配准精度,对影像间配准的自动化和批量化处理都有着重要的意义。     

多源遥感影像学习型特征双向一致性配准EI北大核心CSCD

针对多源遥感影像之间非线性辐射和几何畸变的差异严重影响配准质量的问题，本文提出一种具有双向一致性变换适用于多源遥感影像的配准方法。首先，利用微调的ResNet101网络模型提取多源遥感影像学习型特征，在特征匹配阶段，为提高同名特征匹配的可靠性，设计了一种双向一致性特征匹配网络模型；然后，基于小型轻量级网络加权回归变换模型参数，实现多源遥感影像稳健可靠的配准。试验利用Google Earth影像、卫星影像、无人机影像、Google Earth-卫星-无人机混合影像4种不同数据源对本文方法进行测试，并与具有代表性的多种方法进行比较，结果表明本文方法在配准精度、效率、稳健性方面具有优势，基本实现了2像素以内的自动配准精度。     

一种基于直线特征的遥感影像和GIS数据自动整体配准方法

提出了一种基于直线特征的对尺度变化和旋转变化不敏感的遥感影像和GIS数据自动整体配准方法。该方法利用在变换模型转换后GIS数据中参考线段上的端点和影像上对应特征线段的距离为零建立相似性测度,以共线条件方程作为变换模型,通过改进的霍夫变换进行优化求解,同时得到变换模型参数即外方位元素和匹配结果,实现了遥感影像和GIS数据的自动配准及遥感影像的外部定向。实验结果表明,该方法具有较高的可靠性和配准精度。     

无人机载多面阵组合宽角五相机影像拼接技术

近年来无人机在航空摄影测量中得到广泛应用,且多面阵宽角组合相机与单相机作业模式相比有诸多优势。针对无人机搭载的组合宽角五相机的影像处理问题,提出了实现大像幅影像拼接的方法与技术流程。通过在子影像重叠区域内建立视差方程,采用最小二乘法整体答解相对角元素修正量,最终得到精确的相对角元素值并作为影像的拼接参数,实现了多面阵组合五相机的影像拼接。     

基于SURF改进算法的红外序列影像快速配准的方法研究

提出一种基于SURF算子和特征偏移一致性准则的无人飞行器红外序列影像配准的方法。该方法采用SURF算子对特征点进行提取和匹配。SURF算子仅考虑点的局部信息,没有考虑特征点集的几何信息。本文采用特征偏移一致性准则来剔除误匹配点对,提高特征点对的匹配精度,所得到的特征点集采用LM非线性优化进行单应矩阵求解配准,与其他算法相比,本方法适合于红外序列影像快速拼接,有较好的实用效果和鲁棒性。     

一种快速的无人机影像无缝拼接方法

本文针对传统的低空无人机影像拼接处理速度慢和几何精度低的问题,提出了一种快速的无人机影像无缝拼接方法:对输入的原始影像按一定尺度进行降采样,在降采样的影像上进行SURF特征提取和匹配,利用RANSAC方法估计初始的相对单应矩阵,然后用Levenberg-Marquardt方法精化单应矩阵,计算出初始的绝对单应矩阵后利用稀疏光束法平差估计出精确的单应矩阵,通过降采样影像与原始影像的单应关系传递单应矩阵到原始影像级,最后进行影像合成,形成整体拼接图。实验结果表明该方法可以有效地提高拼接速度,解决拼接错位问题。     

面向海洋应用的无人机遥感图像配准研究

在海洋应用中,大面积水体的同名点匹配相比陆地更加困难,制约了无人机遥感图像的配准精度和收敛速度。本文提出了一种改进算法适用于海洋无人机遥感应用,采用主成分分析（PCA）和水体阈值方法去除水体,获得图像中非水体区域的分块图像,然后利用仿射-尺度不变特征变换算法（ASIFT）进行图像的特征点提取和重叠图像非水体区域的同名点匹配。通过海岛、海岸线的无人机遥感试验结果表明,基于改进算法,在不增加时间开销的情况下,可以增加30%~50%的同名点数量,精度提高约5%~10%。文中方法适应用于海洋无人机遥感的序列图像配准,为海岛、海岸线的遥感监测提供了有效的技术支持。     

颜色不变量与AKAZE特征相结合的无人机影像匹配算法

基于特征的影像匹配方法是无人机影像匹配中较为实用的一类方法。针对传统特征匹配方法主要以灰度影像作为输入量,难以利用颜色特征高效区分同名点这一问题,本文结合颜色不变量,设计了一种运用AKAZE特征的匹配算法,克服了传统无人机影像匹配忽略彩色信息的缺点;然后通过灰度级变换,使特征点数目大量减少而又不失其可靠性。试验表明,该方法不仅能够准确识别同名点,而且还提高了运行效率。     

改进SIFT 算法的小型无人机航拍图像自动配准

针对小型无人机航拍图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,首先对航拍图像进行数据预处理,结合 Harris特征点和 SIFT 特征向量的优势,提取 Harris特征点、计算特征点的特征半径和 SIFT 特征向量,并利用PCA 降低特征向量的维数;然后采用最邻近(NN)方法进行特征匹配,利用BBF算法搜索特征的最邻近以提高匹配速度;最后采用 PROSAC算法提纯特征点匹配对并精确计算运动模型参数,实现了图像的自动配准.实验证明,该图像配准方法在准确性、效率方面较经典的 SIFT 算法有较大的提高.     

一种无人机视频影像快速配准方法

针对应急测绘中对无人机视频数据快速获取及处理的需求，提出了一种无人机视频影像快速配准方法。首先采用时间索引和线性/球面插值方法实现视频帧与无人机定位定姿信息的时间同步，根据数字微分纠正算法实现视频帧的地理编码，实现视频帧间的粗略配准，然后控制仿射变换模型中的缩放因子不变对纠正后视频帧的坐标进行调整，完成视频帧间的精配准。试验结果表明该方法能够得到航带内视频帧较好的配准效果。     

基于无人飞行器遥感影像的数字摄影测量关键技术研究

随着无人飞行遥感器越来越多的应用到国民经济建设,无人飞行器遥感影像的处理已成为当下一个热点的研究问题。但相对于传统的航空摄影测量而言,无人飞行器遥感影像有着很多传统航空影像所不具有的问题。针对这些特点,本文着重探讨影像畸变改正、Harris特征点提取、基于特征点的金子塔影像双向匹配以及核线影像生成等无人机影像数字摄影测量处理的关键技术。