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集群环境下无人机影像快速拼接及点云生成技术研究

作　者: 李劲澎
导　师: 龚志辉
学　校: 解放军信息工程大学
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 并行处理集群无人机影像拼接 SIFT特征匹配通信点云
分类号: P231
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

无人机遥感作为传统航测手段的重要补充，在很多领域得到了广泛应用，尤其在时效性要求高的应用中有着不可替代的作用。本文将集群并行计算技术应用于无人机影像的快速处理，对无人机影像拼接和三维点云生成技术进行了较系统的研究，选题具有理论意义和实用价值。论文的主要工作如下：1、阐明了计算机集群的概念和特点，总结了集群的发展现状，详细介绍了两种典型集群式摄影测量系统的特点，在此基础上构建了基于HP刀片机的并行计算平台。2、针对无人机影像航带连接点提取工作量大的问题，研究了重叠区域连接点提取的方法，并给出了一种多核并行处理方法，显著提高了处理速度。3、在对SIFT特征匹配算法深入研究的基础上，设计了一种主从模式的序列影像SIFT匹配并行处理方法，提出了分层列划分的数据划分策略，并通过重叠通信和计算来减少通信开销，实验证明该方法可扩展性较好；主从模式方法在特征搜索匹配环节仍为串行处理，进一步对其改化，设计了一种对等模式的序列影像SIFT匹配并行算法，通过合理的任务分配和执行时序安排实现整个匹配流程的并行处理，实验结果表明，算法达到了接近线性的理想加速效果。4、研究了解决影像拼接过程中辐射信息一致性问题的方法，设计了一种影像融合重构并行处理方法，在实现合成影像灰度过渡平滑自然、色调均衡的同时，提高了处理效率。5、给出了一种基于无人机影像SIFT特征匹配生成三维点云的方案，在选定的参考坐标系中，通过相对定向、前方交会得到首个模型，再通过“后方交会—前方交会—无控制点光束法平差”方法扩展几何模型，直至得到整个测区的三维点云。实验结果证明了该方法的可行性，为有控制点条件下进一步获得目标三维信息提供依据。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第一章绪论  11-16
  1.1 研究背景和意义  11-12
  1.2 国内外现状  12-14
    1.2.1 无人机遥感系统的应用  12
    1.2.2 影像拼接技术  12-13
    1.2.3 遥感影像并行处理技术  13-14
  1.3 本文研究内容与结构安排  14-16
第二章集群并行处理体系  16-26
  2.1 集群概念  16-18
    2.1.1 MIMD并行计算机  16-17
    2.1.2 集群(Cluster)与MPP  17-18
  2.2 集群的发展  18-19
  2.3 多核集群的多层次并行性  19-20
  2.4 典型集群式摄影测量系统  20-23
    2.4.1 像素工厂(Pixel Factory--PF)系统  20-21
    2.4.2 数字摄影测量网格(DPGrid)系统  21-23
      2.4.2.1 集群并行计算机系统  22
      2.4.2.2 集群计算机系统的并行处理机制  22
      2.4.2.3 航空摄影测量中的并行处理算法  22-23
  2.5 集群环境下的摄影测量并行处理平台  23-25
    2.5.1 集群环境构建的基本内容  24-25
    2.5.2 本文集群环境的软硬件配置  25
  2.6 本章小结  25-26
第三章无人机影像几何配准参数答解  26-48
  3.1 几何配准参数求解  27-32
    3.1.1 成像模型  27-29
    3.1.2 几何变换模型  29-31
      3.1.2.1 常用图像变换  29-30
      3.1.2.2 单应变换  30-31
    3.1.3 影像全局配准  31-32
  3.2 几何配准参数的平差优化  32-43
    3.2.1 航带连接点快速提取  33-38
      3.2.1.1 航带判断  33-34
      3.2.1.2 重叠度概算  34-36
      3.2.1.3 航带连接点提取多核并行处理  36-38
    3.2.2 配准参数平差优化  38-43
      3.2.2.1 误差方程的建立  39-40
      3.2.2.2 未知数分步答解  40-42
      3.2.2.3 Levenberg-Marquardt算法  42-43
  3.3 实验与分析  43-47
    3.3.1 多核并行连接点快速提取实验  43-45
    3.3.2 几何配准参数平差优化实验  45-47
  3.4 本章小结  47-48
第四章无人机影像拼接集群并行处理  48-68
  4.1 无人机序列影像SIFT特征匹配的集群并行处理方法  48-58
    4.1.1 SIFT特征匹配  48-50
      4.1.1.1 特征提取  49
      4.1.1.2 特征匹配  49-50
    4.1.2 主从模式的并行处理  50-55
      4.1.2.1 数据划分  51-52
      4.1.2.2 通信优化方法  52-53
      4.1.2.3 性能分析  53-55
    4.1.3 对等模式的并行处理  55-58
      4.1.3.1 并行性分析  55-56
      4.1.3.2 数据分配与通信  56-57
      4.1.3.3 性能优化策略  57-58
  4.2 影像融合重构的集群并行处理方法  58-62
    4.2.1 Alpha融合  58-59
    4.2.2 中心距离幂函数赋权法  59-60
    4.2.3 集群并行处理方法  60-62
  4.3 实验与分析  62-67
    4.3.1 SIFT特征匹配的主从模式并行处理实验  62-63
    4.3.2 SIFT特征匹配的对等模式并行处理实验  63-65
    4.3.3 影像融合重构并行处理实验  65-67
  4.4 本章小结  67-68
第五章无人机序列影像生成三维点云  68-79
  5.1 POS数据支持下的三维点云生成  68-69
  5.2 几何模型构建关键技术  69-75
    5.2.1 相对定向  69-70
    5.2.2 后方交会  70-71
    5.2.3 前方交会  71-73
      5.2.3.1 基于点投影系数的方法  72
      5.2.3.2 基于共线方程的严格解法  72-73
    5.2.4 无控制点的光束法平差  73-75
  5.3 无人机序列影像特征匹配生成三维点云  75-76
  5.4 实验与分析  76-78
  5.5 本章小结  78-79
第六章总结与展望  79-81
  6.1 已完成的工作  79
  6.2 展望  79-81
致谢  81-82
参考文献  82-86
作者简历  86

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