基于WorldWind与无人机影像的三维场景重建与漫游研究

本文基于无人机低空遥感影像与拼接镶嵌处理结果,在WorldWind开源软件框架上,二次开发与实现了影像金字塔的构成过程与在NASAWorldWind中的快速实时显示,并结合数字高程信息（DEIM）、无人机飞行过程中的GPS定位信息与WorldWind中NLTLandsat7（VisibleColor）影像数据,建立了无人机遥感影像的实时三维地形重建与场景漫游系统。该系统为矿区地形分析与建设规划、灾区灾情监测与快速应急处理等提供了较好的应用平台。     

基于软硬件一体化无人机遥感影像快速处理的技术研究

随着测绘科学技术和地理信息产业的发展,遥感影像信息快速处理的需求越来越大,其中无人机遥感技术日益成熟。为了进行无人机遥感影像数据实时接入快速处理与分析,针对无人机遥感影像信息快速处理关键技术,使用基于基准图快速匹配和逐行带并行空三的无人机数据快速处理系统。本文主要对无人机遥感影像处理系统的飞行平台、飞控系统、硬件设备以及灾害、测绘方面应用进行了探索性的技术研究。     

单应性矩阵的无人机遥感影像拼接方法

针对无人机遥感影像拼接速度较慢的问题,该文利用无人机定位定向系统可获取高精度坐标位置和姿态参数特有的优势,提出一种计算单应性矩阵的无人机遥感影像拼接方法。无人机定位定向系统核心技术通过机载差分全球定位系统和惯性测量单元获得每一张影像对应的坐标和姿态角,根据每张影像的坐标和姿态角计算影像之间的单应性矩阵,完成拼接影像之间的快速配准,按照同样的方法,推导出多张影像之间的单应性矩阵,最后实现多张遥感影像连续拼接成一张全景影像图。通过两组拼接方法对8张无人机遥感影像拼接进行比较,实验结果证明,该方法是快速有效的。     

基于图像匹配的无人机飞行质量评估方法

我国对低空高分辨率遥感数据的客观需求促成了无人机遥感的发展,无人机飞行质量的评估是航空摄影测量的重要步骤之一。本文通过利用GPU加速SIFT算法进行无人机影像匹配,使用RANSAC剔除粗匹配点,根据匹配参数计算影像旋转角、轨迹重叠度、航向重叠度、旁向重叠度、航带弯曲度,对无人机飞行质量进行评估,并建立了一套完整的无人机飞行质量评估系统。     

低空无人机影像应急快速可视化方法

针对无人机遥感航测系统在应急服务等时效性要求比较高的应用需求,该文结合当前计算机硬件发展,提出结合CUDA技术和Voronoi图索引的纹理多尺度高效调度算法实现无人机航空遥感影像的实时快速正摄可视化方法,该方法有别于传统的摄影测量成图作业处理流程,无须进行影像的正射纠正和拼接处理,直接利用原始影像实现整个测区影像的高分辨率漫游,在紧急情况下甚至可以直接利用GNSS和IMU数据,快速实现测区影像的漫游;结合航空摄影数据处理流程和阶段,提出了4种不同的实时可视化方案,实现效率和精度优化。最后利用无人机飞行的实验数据对该方法进行了验证。结果表明,该方法对加强无人机遥感航测系统在应急服务中的时效性非常有意义。     

4种无人机遥感影像快速拼接方法的试验分析

无人机遥感技术凭借其操作方便、灵活性高、分辨率高、投入成本低、现势性好等优势,已经成为获取遥感数据的重要方法之一。但不可否认的是,无人机遥感技术也存在影像量大、像幅小、无规律、拼接难的缺陷。因此,针对无人机遥感影像的拼接处理问题,本文通过试验对比了几种无人机遥感影像拼接方法,并对这几种拼接方法的精度以及应用范围进行了分析。     

无人机遥感系统的集成与飞行试验研究

为了拓展无人机在民用遥感领域的应用,形成对卫星遥感和有人机航空遥感有益的补充,本文首先介绍了集航迹规划、空中遥感控制、数据获取、数据压缩解压缩、数据传输、快视图实时显示等功能为一体的无人机遥感系统。然后对该系统的多次遥感飞行试验进行了介绍。最后根据所获取的遥感影像和飞行辅助数据对飞行试验进行了质量评价。     

相机文件对OKMatrix一键快拼正射影像的影响

OKMatrix一键快拼是一种将无人机影像图制作简化为"一键"的软件,具有影像快速拼接、质量快速检查、数据快速处理等突出优点,尤其在应急保障中,它的灵活性使其具有很高的应用价值。本文主要研究了不同数据源、不同相机参数的设置对OKMatrix一键快拼拼接生成正射影像的影响,验证了相机文件对快速拼接无人机影像结果的重要性。     

一种运用AKAZE特征的无人机遥感影像拼接方法

针对无人机遥感影像旋偏角大、地面覆盖范围小等特点,提出一种运用AKAZE特征匹配算法实现无人机遥感影像的快速拼接。该方法利用AKAZE算法提取影像特征点,采用比值法、RANSAC算法计算出拼接序列之间的单应矩阵,通过中心距离范数加权法进行融合。实验表明,其配准精度优于ORB算法,与SIFT算法相当,而运算效率高于SIFT算法,但不及ORB算法,是一种稳定高效的无人机影像拼接算法。     

基于SURF算法的无人机遥感影像拼接技术

在影像匹配的研究上,SIFT算法在特征匹配方面的应用一直是国内外学者关注的热点之一。最近几年,有研究者提出了SURF算法,该算法是在SIFT算法基础上作了一些改进后得到的新算法。为了比较这两种算法在影像特征点提取上的优劣性,本文开发了相应的软件程序,并采用无人机遥感影像数据进行了算法的实例验证。发现相比于SIFT算法,SURF算法在影像特征点提取中无论是运算速度还是提取的特征点数量都有较大进步。基于此将SURF算法应用到无人机遥感影像拼接中,并通过高斯滤波对拼接影像进行平滑处理,获得了令人满意的拼接影像。     

IPS在无人机遥感影像处理中的应用

介绍了IPS在无人机遥感影像处理中的流程及软件的特点和优势,实例验证,该软件能够快速处理海量无人机遥感数据,为无人机遥感影像数据处理市场提供了一种实用的有效解决方案。     

基于像素工厂的无人机影像空三优化技术

研究了利用像素工厂对无人机遥感影像进行空三优化技术。分析了像素工厂快速处理无人机遥感影像的理论依据和方法;探讨了空三优化分组参数的绑定策略;提出了空三优化结果的精度评价要求。最后利用GPS辅助无人机遥感影像数据进行试验验证,结果表明:在像素工厂平台上对无人机遥感影像进行空三优化处理,能够快速地为后续DSM,DOM和真正射影像生产提供符合精度要求的基础数据。像素工厂与无人机影像数据的结合是无人机测绘工程自动化处理和应急保障的一个有效途径。     

浅析无人机影像工程化处理在测绘保障中的应用

分析了无人机的平台系统、无人机影像传输的原理,研究了影像的快速拼接、点云数据提取、TIN三角网构建、DEM数据和等高线的生成。通过对无人机影像工程化处理,为应急测绘提供实时地理空间信息保障。     

一种基于拼接线的无人机序列影像拼接方法

通过无人机低空摄影获取的地面高分辨率影像具有成本低、方便快捷等优点,但由于超低空飞行拍摄的影像覆盖范围较小,所以需要通过影像拼接来获取更大范围的影像数据。研究了一种基于拼接线的影像拼接方法,对原有检测方法进行了改进,并通过实验说明了改进后的方法可以获得更好的拼接结果。     

基于Voronoi图无人机影像快速拼接方法研究

为实现大序列城市高分辨率无人机影像的快速拼接,提出了基于Voronoi图的快速拼接技术。以平顶山80幅分辨率为0.1 m的无人机影像为例,先用直方图匹配进行影像间匀光,用反解法数字微分进行正射纠正,再以像主点为中心快速生成测区Voronoi图拼接线网络,最后基于拼接线网络快速拼接。实验结果表明,基于Voronoi图拼接线网络进行城市高分辨率无人机影像拼接,能有效避免中心投影造成的影像边缘较大的投影差,快速获得城市高分辨率正射影像全景图。     

无人机影像快速拼接改进

无人机摄影测量过程中具有相对航高较低,航行姿态不稳定,所获影像分辨率高,数量大等的特点,在影像拼接过程中涉及多张影像,其拼接误差会随拼接影像的数量增加而增大,其误差影响不容忽视。本文在对无人机影像拼接误差进行详细分析的基础上,在SIFT算法的基础上,通过确定合适的高斯核尺寸,采用分块匹配的策略,用L-M非线性最小二乘平差法在匹配过程中进行误匹配的剔除,实验结果表明,该方法对无人机影像的快速拼接效率和精度均有改进。     

无人机遥感正射影像质量评价研究

无人机低空遥感摄影是获取地理环境信息的重要手段,凭借其机动灵活、高效快速、成本低廉等特点,无人机获取低空遥感影像的方式,具备了其他影像获取方式不可比拟的优势。本文根据正射影像成果质量要求,分析了无人机低空遥感正射影像质量控制的环节和关键要素,建立了较为全面、合理的质量评价体系,提高了无人机遥感影像质量评定的效率。     

无人机低空遥感影像数据的获取与处理

介绍无人机低空遥感系统的构成和技术指标,论述影像数据的获取、影像匀色与裁边、重叠度计算、拼接全景影像图、生成正射影像等处理分析方法,并针对地震灾区重建数据获取进行实验.实验结果表明无人机低空遥感系统完全能满足实际需要,能解决多云雾地区遥感影像资料获取困难的问题,在大比例尺测图、三维景观重建、土地利用调查、环境监测等领域...     

基于GPU的无人机遥感影像快速拼接

近年来,无人机遥感技术得到较快的发展,无人机遥感技术有着实时性强、灵活性强、低成本以及获取影像分辨率高的特点,在处理应急响应任务时,运用无人机遥感技术,优势极为明显。在无人机进行对地航拍时,所获取的是单张影像,由于像幅的限制,影像并不能覆盖完整的目标区域,相邻的多张影像都有着一定的重叠度,利用重叠区域来将多幅影像依次拼接,获得目标区域的一幅完整影像。随着各种传感器技术的提升,无人机上的相机所获取到的影像的分辨率越来越高,这对影像拼接的速度提出了新的要求。基于无人机遥感影像的特点,采用SIFT算子对无人机遥感影像进行拼接工作,并在CUDA平台下对配准算法进行加速处理,从而提高影像拼接的速度。     

弱透视投影成像条件下低空遥感影像的拼接方法

无人飞行器低空遥感监测影像的拼接应具备快速、高效等特点,D.G.Lowe提出的基于SIFT特征匹配全景影像自动镶嵌算法无需人工交互,具有很强的鲁棒性,但是全景镶嵌算法主要是针对传感器在固定位置围绕竖直轴向360°旋转采集的序列影像,因此,并不适应用于无人飞行器遥感监测影像的拼接.根据无人飞行器遥感监测在弱透视投影条件下的成像模型和影像数据是按照设定航线等间距获取等特点,对基于SIFT特征匹配的影像自动镶嵌算法在影像空间变换等方面进行改进,同时增加了畸变校正、边缘裁切等预处理方法,形成完整的无人飞行遥感监测影像拼接流程,并通过试验证明该算法的可行性.