無人機遙感圖像拼接算法研究.pdf

1、無人機遙感系統因其低成本、低風險，高分辨率、高效率、高靈活性等優(yōu)勢，在城市規(guī)劃與市政管理、軍事戰(zhàn)場偵察、自然災害區(qū)域評估、環(huán)境監(jiān)測等領域有著廣泛的應用。無人機拍攝的圖像也具有單幅篇幅有限，重疊度高、數據量大、圖像不規(guī)則的特點。然而無人機圖像拼接技術成為制約其有效應用的瓶頸，急需研究快速拼接成一幅高質量全景圖的方法。
　　由于現實需要，圖像拼接多年來一直是國內外研究的熱點，并逐漸形成了一些比較成熟的理論方法和技術。本文通過對這些理論

2、技術的研究，掌握了圖像拼接的相關概念和基本流程，對比分析歸納了圖像拼接的不同方法，針對無人機圖像的特點，重點研究了基于特征點的拼接方法。基于特征點的拼接方法，主要包括圖像預處理、特征提取、特征匹配、求取變換矩陣和圖像融合幾個步驟組成。
　　圖像拼接的各個步驟算法的好壞，都影響到圖像整體拼接的精度和速度。圖像預處理包括圖像幾何校正和圖像去噪兩個部分，對圖像進行預處理，可以有效提高圖像配準精度。合適的特征提取方法，可以提高提取到準確的

3、特征點，有效壓縮特征點的數量，在不降低拼接精度的條件下，減少計算量，提高圖像拼接的速度。對于提取到的特征點進行匹配，需要選擇合適的搜索策略，以便使匹配高效準確。根據重疊區(qū)像素坐標對應關系建立矩陣變換模型是為了實現待拼接圖像與參考圖像之間的坐標統一，我們的目的是找到盡量多的點適用該模型，好的變換模型可以保證配準的準確性。而圖像融合是為了消除由于不同圖像之間亮度等的不同造成拼接后圖像過渡區(qū)有縫隙的問題，使圖像之間能自然平滑過渡。本文對常用的

4、預處理方法、特征提取方法、特征匹配方法、矩陣變換模型分類以及幾種圖像融合方法進行了介紹和闡述。
　　本文重點對目前應用比較廣泛的三種提取方法，Harris角點檢測，SIFT算子特征提取，SURF算子特征提取，進行了深入的研究和分析，對這些特征提取方法用VC++語言，VC6.0開發(fā)工具編寫程序對無人機圖像做了特征提取實驗，通過實驗結果對比分析了三種特征提取方法的速度和穩(wěn)定性，采用RANSAC方法提純匹配對并建立矩陣變換模型，用直接填