序列无人机影像拼接方法研究

无人机影像具有数量多、畸变大、POS数据不准确等特点,导致其在拼接过程中会产生大量的累积误差,要快速地获得大范围准确的全景图有一定的困难。基于此,提出一种既精确又高效的无人机序列影像拼接方法。首先计算大致的影像匹配区域,减少特征搜索和匹配的时间,同时记录匹配区域中心位置的特征点坐标,引入平差理论,区分平地、丘陵、山区等不同区域加权纠正匹配特征点的坐标位置。同时针对航带间重叠率小、姿态差异大等特点,采用"先航带间再航带内、旁边航带向中间航带靠拢"的拼接方式,减少整体区域的累积误差产生,最终完成全局影像的拼接。     

机载Lidar系统boresight白检校方法探讨

常规的解算boresight轴系误差的方法是,先测量地面特征地物的坐标,然后量测特征地物在激光点云上的偏移,最后采用经验公式计算出boresight。本文探讨另一种基于连接点和观测方程的自检校方法。该方法利用连接点在不同航带的坐标差异,采用最小二乘原理平差计算boresight的三个旋转分量。结果表明,该方法可以准确地计算出两个子系统之间的boresight,并且经过boresight改正的激光点云的高程精度优于20cm,达到了消除boresight系统误差的目的。