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。     

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。     

改进SIFT小型无人机视频序列图像自动拼接方法

针对小型无人机视频序列图像视点离散、视角变化有一定运动规律的特点,本文结合Harris特征点和SIFT特征向量的优势,研究实现图像的自动配准;并采用光度对准的方法和加权平均的方法消除光度差异,较好地实现了视频序列图像的无缝拼接。实验证明该方法在图像拼接的准确性、效率等方面较经典的SIFT算法有较大提高。     

低空无人机影像的快速拼接技术研究

对低空无人机影像的快速拼接技术进行研究,采用SIFT算法和SURF算法对尺度不变特征进行提取,根据特征描述符间的欧氏距离进行特征匹配,并使用RANSAC算法对匹配中产生的误匹配点对进行剔除,然后利用单应性矩阵实现无人机的影像拼接。实验结果表明,SIFT算法和SURF算法均能较好地对影像特征进行提取,SURF算法在效率上更优,RANSAC算法的剔除效果较好,能够得到良好的拼接影像。     

一种图像自动拼接方法的研究

以关键帧作为待拼接图像,为了减少图像间的扭曲和变形,保证图像整体关系的正确性,减少误差的累积传播,得到最佳的拼接结果,本文采用三种技术来提高图像自动拼接的精度。首先,通过摄像机标定实现关键帧的矫正;其次,采用基于Harris和SURF算法完成特征点的匹配;最后,在特征匹配的基础上进行光束法平差得到高精度的图像参数。实验结果表明,此方法稳定可靠,拼接精度高。     

无人机航摄影像的RANSAC自动定向方法研究

针对无人机在区域范围拍摄的低空遥感影像数量多,且相邻影像间存在旋转、尺度变化大等导致的立体定向困难问题,本文提出一种适用于无人机影像自动相对定向及模型连接的流程。即利用SURF算法对区域无人机影像进行特征提取后,连续相对定向及模型连接过程使用结合相对定向模型的RANSAC算法去除错匹配点,并针对RANSAC算法选取样本匹配点对容易陷入局部最优问题进行改进,提高了结果精度。     

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。     

侧扫声纳条带图像分段拼接方法研究

拖曳作业模式会引起侧扫声纳条带图像错位和畸变,并给基于地理编码的条带图像整体拼接以及海底目标的识别和判读带来问题。提出了一种基于共视目标的相邻侧扫声纳条带图像分段拼接方法。该方法通过对侧扫声纳条带图像预处理、基于共视目标的分段匹配、基于小波变换的公共覆盖区图像信息融合,最终实现了相邻侧扫声纳条带图像拼接,最大限度地削弱了错位和畸变对声纳图像质量的影响。试验验证了该方法的有效性。     

交通监控视频图像语义分割及其拼接方法

视频拼接是图像拼接的外延,在场景监控、目标识别等应用中发挥着重要作用。传统视频拼接算法多要求视频间具有较大重叠区域且特征点匹配过程中只顾及图像几何特征,当处理交通监控视频时,会因不同摄像头之间重叠区域极小或主光轴之间夹角较大而导致无法拼接或图像变形较大。为此,本文提出一种交通监控视频图像语义分割及其拼接方法。首先,利用边缘角度二阶差分直方图算法自动识别多视频交汇区域的正射影像,并将其作为拼接背景图像;然后,基于全卷积神经网络对正射影像和视频图像进行语义分割,提取图像中的交通专题语义;最后,以交通专题语义作为约束进行特征点匹配,将各个交通监控视频匹配至背景正射影像,实现监控区域视频拼接。采用山东省某市实际视频数据进行试验验证,结果表明对于重叠区域较小的监控视频,本文方法可获得较好地拼接图像,同时可有效提高特征点匹配的准确度。     

基于SURF算法和改进RANSAC算法的无人机影像匹配

影像匹配是诸多遥感影像处理和影像分析的一个关键环节,结合加速鲁棒性特征(SURF)算法和随机采样一致性(RANSAC)算法对影像进行处理,得到特征稳定、匹配点可靠的配准影像。首先提取影像的SURF特征,利用特征点的欧式距离比来完成影像之间的粗匹配;然后使用RANSAC算法对粗匹配点进行筛选;最后计算出图像间的变换矩阵,完成匹配。文中选择某城郊地区的无人机航拍影像,结合SURF算法,并改进RANSAC算法来对影像进行处理,实现影像的匹配,验证文中方法的可行性。     

以卫星影像为底图的无人机图像自动拼接方法

针对无人机影像受成像角度倾斜、光照不均匀等影响,导致常规匹配方法拼接效果较差的问题,该文提出一种基于现有卫星影像的由粗到精无人机图像自动拼接方法。首先,在对图像进行粗匹配阶段,提出了一种基于环状描述子的尺度不变特征变换,用于解决图像间旋转和尺度的差异,较好地克服了SIFT算法描述子维度较高且计算量大的不足。其次,引入分块互信息进行精匹配,减少拼接过程中的累计误差。最后,采用该文提出算法对无人机图像进行拼接,实验结果表明,该文提出的无人机图像拼接算法在满足实时性要求的同时可以达到较高精度。     

视频测量机器人星识别算法在自动天文定向中的应用

天文定向是通过观测天体确定方位的高精度定向方法,在天文测量中具有重要的作用,实现自动天文定向是目前天文定向的发展趋势。基于视频全站仪的工作模式,本文提出了一种星识别定向方法。首先通过视频测量连续快速拍摄多颗星,再将高度角和方位角差作为匹配条件,识别出各恒星,最后利用观测数据和解算的恒星数据关系获得定向结果,实现天文定向自动化。本文分析了因测站坐标误差和观测误差引起的星识别误差,由此给出匹配阈值,进一步提高了匹配的精确度和准确度。     

基于无人机图像的密集匹配方法研究

本文提出了一种基于FAST算法的无人机图像密集匹配,使用FAST算法提取两图像的特征点,并使用归一化互相关算法实现两特征点点集的匹配,然后根据初匹配的结果采用RANSAC算法鲁棒地估算出基本矩阵和单应矩阵;采用极线约束和单应约束通过归一化互相关关系稳健匹配出所有点。实验表明,该密集匹配方法结果令人满意。     

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。     

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。     

面向高耸古塔的无人机视频环拍实景三维建模方法

针对高耸古塔的实景三维建模效率低、成本较高的问题,本文提出一种无人机三相位环拍视频匀分帧建模方法。选用配备单镜头相机的小型多旋翼无人机,布设高、中、低3个相位分别对高耸古塔进行环拍视频采集并进行匀分帧处理。选取宁夏银川市兴庆区承天寺塔为试验对象进行实例建模,并与广泛使用的无人机拍照摄影式倾斜摄影建模方法对比,从建模效率、建模空三质量及整体模型质量3方面对比两种采集方式的建模效果。结果表明,本文方法的建模效果优于无人机倾斜摄影的三维建模效果,在优化采集过程和简化设备条件的基础上,保证了模型的完整度,提升了建模效率和建模质量。