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UAV影像自动配准与拼接方法研究
作 者: 王雅萍
导 师: 左小清;余涛
学 校: 昆明理工大学
专 业: 地图制图学与地理信息工程
关键词: UAV 特征点 SIFT 图像配准 RANSAC 图像拼接
分类号: TP751
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
无人机遥感(Unmanned Aerial Vehicle)由于具有较强的机动性、时效性等优点,能弥补卫星遥感、航空遥感现势性差的缺陷,可为灾情调查与应急指挥等提供第一时间的资料,目前已成为人们关注的热点。通常情况下,由于单张遥感影像无法覆盖整个被研究的区域,往往难以得到整个区域的全局信息,这就需要对多张影像进行配准与拼接。因此,如何对低空遥感获取的海量数据进行快速配准与自动拼接,是当前急需解决的关键技术问题。本论文基于无人机遥感获取的无地理坐标、非量测相机影像,深入研究了特征点检测、影像配准与拼接的相关理论与方法,实现了整条航带图像的快速自动配准与拼接。首先,利用SIFT算子对图像进行了特征检测,对于特征不明显的区域(陆地较小,水域较大)用Harris算子提取特征点进行补充。然后,对检测到的同名特征点进行筛选,提出了粗匹配的思想,重点研究了RANSAC算法,并将该算法与极线约束相结合来剔除大量错误匹配点,从而实现了由粗到精的匹配。本文选择了仿射变换、二次多项式、Delaunay三角网、单应矩阵Homography等不同的变换模型,对立体像对进行了拼接实验,对比分析了目标图像的效果;同时,利用仿射变换实现了整条航带的配准与拼接。最后,对如何利用带POS数据的UAV图像实现大规模快速自动配准与拼接,做出了进一步研究的设想与展望。
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全文目录
摘要 3-4 ABSTRACT 4-10 第一章 绪论 10-18 1.1 选题的背景及研究意义 10-11 1.2 图像拼接技术概述 11-13 1.3 图像配准的基础理论 13-17 1.3.1 图像配准的概念 13-14 1.3.2 图像配准的分类 14-16 1.3.3 图像配准的国内外研究现状 16-17 1.4 论文的主要研究内容及安排 17-18 第二章 基于点特征的特征检测算法 18-28 2.1 SIFT特征检测算法 18-25 2.1.1 图像多尺度表示 18-20 2.1.2 SIFT算法的实现 20-24 2.1.3 SIFT算子的主要特点 24 2.1.4 实验结果 24-25 2.2 Harris角点检测算法 25-28 2.2.1 Harris角点提取算法基本理论 25-26 2.2.2 Harris角点检测算子特点 26 2.2.3 实验结果 26-28 第三章 剔除错误匹配点的关键技术 28-42 3.1 初步对SIFT特征点消除错误匹配 28-30 3.1.1 删掉匹配点对中的多对一,或者一对多的情况 28-29 3.1.2 增加斜率约束 29-30 3.2 RANSAC算法 30-36 3.2.1 RANSAC算法的基本思想 30-32 3.2.2 二维图像变换矩阵 32-33 3.2.3 用RANSAC算法来估算Homography矩阵 33-35 3.2.4 实验结果 35-36 3.3 极线约束 36-42 3.3.1 极线几何的基础知识 36-37 3.3.2 利用极线约束剔除错误匹配点的原理 37-38 3.3.3 计算F矩阵 38-39 3.3.4 实验结果 39-42 第四章 图像拼接与融合 42-50 4.1 图像拼接的变换模型 42-45 4.1.1 仿射变换 42-43 4.1.2 多项式模型 43 4.1.3 不规则三角网法 43-45 4.1.4 单应矩阵(Homography) 45 4.2 图像融合 45-50 4.2.1 直接平均法 45-46 4.2.2 加权平均法 46-47 4.2.3 多分辨率融合法(Multiresolution Spline) 47-50 第五章 无人机图像拼接实验 50-60 5.1 系统配置 50-53 5.1.1 OpenCV的简介 50 5.1.2 OpenCV的安装与配置 50-53 5.2 双片的配准与拼接实验 53-58 5.2.1 提取特征点信息 53-55 5.2.2 剔除错误匹配点 55-56 5.2.3 用不同的方法实现图像拼接 56-58 5.3 一条航带的拼接实验 58-60 第六章 结论与展望 60-62 6.1 结论 60-61 6.2 展望 61-62 致谢 62-64 参考文献 64-68 附录A 68-69 附录B 69-73
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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