低空无人机交叉口悬停影像抖动纠正

低空无人机影像在交通规划、城市管理、应急监控等领域正逐渐体现出其独到的优势,而将影像快速、准确地纠正与配准则是其发挥功用的必要前提。以拍摄于道路交叉口上方的无人机悬停视频为研究对象,探讨对其实现影像抖动纠正配准的方法。视频中的连续影像包含大量的近似地物及移动地物,难以直接采用传统的空间域或频率域方法进行配准。由此,提出了一种基于横道线识别的影像配准方法,经由图斑提取、筛选分类、轴线拟合及影像配准等步骤,实现了影像任意帧间的配准。利用无人机悬停拍摄的交叉口视频进行了验证,结果表明,该方法稳健、有效。     

一种无人机视频帧自动拼接方法

无人机视频帧具有低对比度和色彩可读性差等缺点,为了解决这些问题并从视频中自动获取视频帧,本文提出一种无人机视频帧自动拼接方法。首先介绍相位相关理论,并推导出指定重叠度视频帧提取公式,在此基础上进行指定重叠度视频帧的自动提取;最后利用改进的SURF算法完成视频帧的匹配和拼接。实验结果表明本文采用的方法能实现视频帧的自动提取和快速拼接。     

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。     

无人机影像与卫星影像配准的卷积神经网络方法

针对不依赖于位姿测量的无人机视频影像上目标绝对定位的问题,提出一种基于改进R2D2算法的无人机影像与参考卫星影像配准的方法。首先在R2D2网络生成128通道稠密特征图的基础上,进行双三次函数插值,以获得子像素级位置精度的关键点,并内插描述符;其次利用KD树快速最近邻特征搜索,结合快速采样一致性算法进行误匹配剔除,计算变换模型并对无人机影像进行纠正,完成配准;最后利用两个典型区域对算法进行了测试,并与SIFT和DELF算法进行了对比。实验结果表明,本文算法在正确匹配点数量和计算效率方面优于其他两种算法,对纹理、视角以及尺度差异也具有较好的适应性。     

顾及像面畸变的卫星视频稳像

卫星视频每帧影像外方位元素数值存在差别,相邻帧影像间的同名点在像面位置不同,且由于每帧影像均存在几何畸变,经典的帧间的投影变换模型、仿射变换模型等视频稳像的配准模型不能精确描述帧间的同名点关系。针对该问题,本文提出顾及像面畸变的卫星视频稳像算法,基于仿真的卫星视频,验证了该算法的可行性和精度。     

运用三维声纳图像的水底全景拼接与绘制

针对海量声纳图像多帧配准引起的误差累积问题,该文提出了一种基于三维声纳图像的水底全景拼接与绘制方法。首先通过相邻两帧图像最近邻点迭代,并结合GPS、姿态仪信息和X84控制点剔除方法,减少非重叠区域控制点对的存在以提高配准精度,实现相邻帧图像精确配准。然后采用四元组参数对所有精确配准矩阵进行拟牛顿最优化处理,获取所有声纳帧之间最佳配准关系,减少多帧配准引起的累积误差,实现三维图像高精度全局配准。湖试与海试实验结果表明,该方法有效地减少了海量声纳图像多帧配准引起的累积误差,实现了三维声纳图像水底全景高精度拼接与绘制,达到了预期目标。     

无人机视频影像的准实时融合算法

针对无人机视频影像可以实时地融合到地理信息系统中,但是无人机的位置和姿态数据存在较大误差,导致相邻的视频影像的同名地物点并不重合的问题,该文提出准实时的无人机视频影像融合算法,采用基于滑动窗口的光束平差方法来优化相机的外方位元素,这种方法比全部视频影像做整体光束平差的延时更低,而且可以显著地改善无人机视频影像的融合效果。算法使用优化后的相机外方位元素对视频影像做正射纠正,再把纠正后的影像叠加到三维大场景中。实验结果表明,这种方法可以在准实时的条件下融合无人机视频影像,并且相邻视频影像的同名地物点在融合结果中是重合的。     

一种移动视频与地理场景的融合方法

快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察，但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来，为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点，将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点，计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数；然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据，恢复视频角点坐标；最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标，实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明，对视频数据匹配的间隔帧越短，其整体融合精度越高，通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。     

使用安置参数优化的无人机点云与影像精配准

针对现有的无人机激光点云与影像配准方法主要基于仿射变换建立点云与影像之间的配准模型,无法描述激光点云与影像之间的复杂变换关系问题,该文提出一种基于安置参数优化的无人机激光点云与光学影像精确配准方法.以相机安置参数为优化参数,以归一化互信息作为点云特征影像与光学影像之间的相似性测度,采用改进Powell算法作为优化策略,获得最优配准参数,实现无人机激光点云与无人机影像之间的精确配准.基于实验数据与现有两种配准方法进行精度对比.实验表明,基于相机安置参数优化的配准方法优于两种常规配准方法,可以实现无人机激光点云与光学影像之间的自动化配准,并达到像素级的配准精度.     

一种利用飞艇航拍视频的运动车辆检测方法

针对低空飞行器(飞艇)为平台获取的高清晰交通视频数据,通过对交通视频序列数据进行运动补偿与配准,提出了一个在复杂变化背景下基于帧差法的运动目标(车辆)快速检测与提取方法。实验结果验证了本方法的准确与可靠性。     

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。     

基于改进SIFT算法的视频图像序列自动拼接

本文提出了一种自适应帧采样和限定特征提取区域的拼接方法,根据帧间重叠率和帧间隔建立线性模型,并把各帧图像对准到其前后的关键帧上。在特征点提取方面,提出了一种改进的SIFT算法进行特征点提取,并采用随机采用一致性(RANSAC)方法来更新匹配点,在图像融合中采用线性加权渐入渐出的自然融合算法。实验结果表明:该方法对一般场景能稳定的抽取到关键帧,并进行拼接,取得了较好的拼接效果。     

无人机实时视频与三维地理场景融合

针对无人机视频巡查时无法获取视频要素与周围场景地理要素的空间关系等问题,本文提出了一种无人机实时视频与三维地理场景融合方法。该方法通过设置路线站点获取无人机实时巡查视频,利用高分辨率倾斜摄影模型构建三维地理场景,将视频在三维地理场景中投影,构建视频投影参数规范和无人机数据传输模型,实现无人机实时视频与三维地理场景融合展示;对无人机实景融合的应用流程进行设计,并通过具体案例进行试验验证。试验结果表明,无人机实景融合具有良好的表达效果,视频与三维地理场景融合度高且视频画面变形较小。该方法将无人机视频应用扩展至三维空间,为视频要素赋予了空间参考。     

一种改进的户外移动增强现实三维注册方法

针对目前移动增强现实三维注册实时性不强和鲁棒性差的问题，提出一种基于改进加速鲁棒性特征（speed up robust features，SURF）算法和角点跟踪算法（Kanade-Lucas-Tomasi，KLT）的移动增强现实户外三维注册方法。该方法通过结合快速视网膜关键点（fast retina keypoint，FREAK）算法改进了SURF算法（简称SUFREAK），提高算法描述子构建效率，并保持了算法的鲁棒性。利用视频帧间的相关性，采用KLT光流跟踪算法对户外场景的自然特征点进行跟踪预测，以提高三维注册的实时性。实验结果表明，在户外复杂环境条件下，改进SURF算法具有较高的实时性和鲁棒性，且基于改进SURF和KLT算法的移动增强现实三维注册具有良好的实时性和图像识别效率。     

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。     

浅谈无人机在农村土地承包登记中的应用

无人机是继传统的航空摄影之后出现的一种新的数码航空摄影技术。它是利用无人机作为平台,用数码相机对地表进行航摄,以获取航空影像的一种方法。本文通过德惠市布海镇农村土地承包登记的试点工作,探讨了利用无人机航空影像制作1∶2 000比例尺DOM,并利用1∶2 000比例尺DOM进行农村土地承包登记的作业流程和技术方法。     

基于K-近邻搜索的点云初始配准

为了使用最近点迭代算法(ICP)实现点云的精确配准,需要点云有良好的初始姿态,这可以通过点云的粗配准实现。本文结合K-近邻搜索和法向量估计,通过组建不变角度作为匹配特征,求解旋转矩阵和平移向量实现粗配准,方法由Matlab7.1编程实现。具体的实验结果表明,利用该方法能得到理想的粗配准效果,可以进一步应用ICP算法实现精确配准,该方法是有效的。     

一种关键帧的自动提取方法

本文首先介绍了2种主要透镜畸变及摄像机标定方法;然后结合摄像机内部参数和视频帧率推导出关键帧航向重叠度计算公式;在此基础上实现了指定航向重叠度关键帧从文件源或实时源中的自动提取,文件源中采用定位关键帧自动提取算法,实时源中采用定时自动提取算法;最后利用得到的标定参数完成关键帧影像矫正。实验结果表明本文采用的算法能够高效、准确地得到矫正好的指定航向重叠度关键帧。     

基于MODIS影像的超分辨率重建

针对4幅多时相250 m分辨率的MODIS影像,利用空间域中的超分辨率重建模型,进行了影像的匹配和运动参数估计,重建出采样率提高2倍的高分辨率影像。