无人机遥感影像自动无缝拼接技术研究

为了实现百幅无人机影像自动无缝拼接技术,以黄淮海平原的3个典型区为实验对象,基于航拍影像质量评价,运用特征的控制点配准算法和图像灰度融合的对比度调制法,开展上百幅多航带影像快速拼接实验。结果表明,航片质量最好的是洪泽湖地区,航带和影像扭曲度不高,其次是白洋淀地区,而黄河口地区的航高差值、航带弯曲度和最大旋转度相比较高,说明航带扭曲度高,航片偏移中心线的程度较大。以江苏省洪泽湖区QuickBird影像和实地监测点与航片做精度验证高达81.26%,说明此技术是可靠和可行的,对无人机航拍影像拼接工作具有一定的实用价值和科学参考依据。     

无人机序列影像快速无缝拼接方法研究

以一种快速无缝的方式对测区影像进行拼接是保障无人机充分发挥机动灵活优势的关键。在无其他控制点的情况下,仅通过利用无人机序列影像和自身记录GPS信息对整个任务区影像进行快速无缝拼接。根据GPS记录的坐标信息对测区影像进行分块。使用GPU-SIFT算法对分块后影像进行匹配与误匹配剔除。提出一种具有较小时间开销的拼接缝消除算法。实验结果表明,该拼接方法在保证一定拼接精度的前提下,大大提高了拼接效率,可为突然自燃灾害等紧急情况下提供应急数据源。     

多源遥感影像自动配准技术的研究进展

综合利用多种不同遥感卫星获取的数据,可以较为全面地反映观测对象的几何和物理特性,有利于后续影像融合、影像分类等操作的进行,但是不同传感器设计各异,使多源影像自动配准难度重重。为此本文首先对自动配准的流程进行简要介绍,进而对国内外多源遥感影像的自动配准技术进行了分析和评述,最后总结了多源遥感影像自动配准技术面临的主要问题,并展望了其未来的发展方向。     

多图无缝拼接的配准算法

针对多幅待拼接数字图像所存在的曝光程度差异、图像配准误差、被摄物本身形态变化以及光学成像过程所产生的畸变等原因都会出现明显的拼接缝隙现象,即,在视觉效果上能够明显看得出存在“接缝线”和清晰地分辨出处于“接缝线”两侧存在着明显色差或亮度的原始相邻两幅图像等技术问题,提出一种多图像无缝拼接的智能配准融合算法.通过建立图像非线性畸变矫正数学模型、图像数据坐标转换、图像畸变校正及其求逆运算、寻找相邻两幅图像上的公共特征点、图像配准与融合等过程,能够完善地解决大型宽幅（广角）平面图像自动无缝拼接的技术难题.     

基于BBF优化算法的无人机遥感图像配准研究

针对无人机遥感图像中的亮度、尺度、图像重叠等问题,利用BBF优化算法设计无人机遥感图像配准方法。根据无人机遥感成像原理,获取无人机遥感图像作为配准对象,通过图像融合、校正等步骤,完成初始遥感图像的预处理。提取无人机遥感图像的SIFT 特征点和轮廓特征,利用BBF优化算法搜索当前图像与参考图像之间的特征匹配对,完成图像的特征匹配。最终通过粗匹配、精匹配和消除错误匹配点三个步骤,得出无人机遥感图像的配准结果。通过效果测试实验得出结论:与传统配准方法相比,优化设计方法的特征匹配点准确率提升5.15%,漏配率降低了3.75%。     

面向复杂地形的无人机集群遥感图像自动几何配准算法

为了提高无人机集群遥感图像自动几何配准精度,设计一个面向复杂地形的无人机集群遥感图像自动几何配准算法。首先获取遥感图像的特征点,然后计算图像特征向量,在此基础上,建立尺度空间模型找到图形间的连接关系,同时,建立图像匹配原则,通过匹配原则建立变换空间,确定两点之间的联系,最后建立配准模型,实现无人机集群遥感图像自动几何配准。实验结果表明,所研究的配准算法提高了配准精度与配准效率。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像配准

针对无人机遥感图像畸变较大,而传统快速鲁棒(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法不能提供足量兴趣点的问题,提出了一种基于Harris角点和SURF算法的无人机遥感图像配准方法。首先构建多尺度空间,并在多尺度空间下检测Harris角点作为兴趣点;然后计算各兴趣点的64维SURF描述子;最后运用K-d树匹配搜索策略得到两幅图像的匹配点对。将该方法与传统SURF配准方法进行实验对比,实验表明改进算法在保证实时性的情况下可以获得更多的匹配点对,并具有更高的配准精度。     

基于IDL语言与控制点影像数据库的图像自动配准技术研究

遥感影像自动配准是遥感影像处理与摄影测量领域一个重要问题。采用数据分析和图像化交互语言(IDL语言)与控制点影像数据库,利用相关系数方法实现控制点影像与原始影像的自动配准。验证表明,配准具有较高的精度和较强的实用性。     

多源遥感影像多项式配准精度影响因素分析

影响遥感影像配准精度的因素众多,基于多项式配准模型在遥感影像配准中的应用,针对地形起伏、控制点分布、多项式配准模型次数、配准影像的多源异质性等影响多源遥感影像配准精度的因素,采用TM、SPOT和SAR等多源遥感影像进行了广泛的多项式配准实验分析,总结得出了上述各因素对多源遥感影像多项式配准精度的影响规律,为多源遥感影像的多项式配准实践提供一定的指导。     

基于VoxelMorph的可见光和红外遥感影像配准

由于可见光和红外的成像机理、成像波段不同,获取的遥感影像之间存在复杂的非线性辐射畸变,传统的配准方法难以实现两者的高精度配准。本文提出一种基于VoxelMorph的可见光和红外遥感影像配准方法,利用卷积神经网络对可见光和红外异源图像进行分步的精细化形变场计算,从而实现快速高精度配准。将可见光图像作为参考图像,利用U-Net网络计算待配准红外图像和参考（可见光）图像的形变场,实现全局对齐的仿射变换,然后通过空间转换网络进一步实现更高自由度变形。采用WHU-OPT-SAR数据集的实验结果表明,与基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的传统配准方法相比,本文提出的基于VoxelMorph配准方法可以获得更好的配准效果,验证了基于VoxelMorph的配准方法在多源遥感影像领域的有效性。     

基于ORB特征的无人机遥感图像拼接改进算法

针对传统的SIFT算法运行速度较慢、不适合处理实时性要求高的无人机遥感图像的缺点,提出了一种基于ORB特征的快速遥感图像拼接改进算法。首先通过ORB算法快速得到特征点和特征描述,采用K最近邻算法（KNN）进行粗匹配,然后采用随机抽样一致性算法（RANSAC）进行精匹配,最后使用改进的加权平均方法对图像进行融合拼接。实验结果表明,该算法在保证匹配精度的基础上,处理速度较经典的SIFT算法提高了41倍。在图像融合时,该算法能有效地消除拼接重影错位现象。     

基于局部加权拟合算法的无人机遥感影像多尺度检测技术

目前提出的无人机遥感影像多尺度检测技术平均图像灰度较差,导致检测结果清晰度较低;为了解决上述问题,基于局部加权拟合算法研究了一种新的无人机遥感影像多尺度检测技术,选用最小二乘法进行多次循环计算,确定周围区域重复率,通过抽稀处理提高数据精度;根据高斯金字塔得到n阶的影像序列,利用高斯金字塔和差分尺度划分完成遥感影像的特征提取;引入加权拟合算法,构建有效影像数据集,确定影像网络模型,从而完成合并,实现影像数据的检测;实验结果表明,基于局部加权拟合算法的无人机遥感影像多尺度检测技术能够有效提高平均图像清晰度,增强检测结果的清晰度。     

基于仿真的无人机遥感图像拼接误差分析

针对多幅无人机遥感图像连续拼接时,累积误差逐渐增大导致拼接的图像严重扭曲变形的问题,提出了一种基于前方交会的投影误差修正算法。该算法根据前方交会原理,解算出同名点对所对应3D点的空间坐标;然后,将所有3D点正射投影到同一物平面上,并将正射点重投影到像平面上,获取校正后的同名点对;最后,利用M估计抽样一致性(MSAC)算法估计单应性矩阵,并进行图像拼接演示。仿真实验结果表明,所提算法能有效地消除投影误差,进而达到抑制无人机遥感图像拼接误差的目的。     

基于特征约束与光流场方法的遥感图像配准

同一卫星的全色与多光谱图像由于拍摄时间不同、传感器视角有差异等原因,存在复杂的非刚性变形.针对上述问题,提出一种基于特征约束与光流场方法的配准方法.光流场方法是基于物理模型的配准方法,可以处理复杂的非刚性变形;特征约束可以提高配准精度;采用网格分割的方法分配特征点的光流场,可以提高配准的鲁棒性.以资源三号卫星图像为实验数据,实验结果表明,该方法能够取得较高精度和较好鲁棒性.     

利用混合特征的多视角遥感图像配准

目的 多视角遥感图像配准是遥感图像处理领域的一项关键技术,其目的是精确获取图像间被测区域发生的几何变换关系。由于航拍视角变化以及地物的空间分布和几何形状的复杂度,多视角遥感图像间会产生非刚性畸变问题,增加了图像配准的难度,为此本文提出一种利用遥感图像SIFT（scale-invariant feature transform）特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法。方法 通过增加对SIFT点阵的几何结构特征描述以及利用SIFT点阵间全局与局部几何结构特征的互补关系,提升存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准精度。 结果 实验使用谷歌地球的卫星影像数据以及无人机航拍遥感数据对本文算法进行了测试,并与3种同类算法（SIFT、SURF（speeded-up robust features）、CPD（coherent point drift））进行对比实验,本文算法在存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准中能够有效地提升SIFT特征点阵的配准精度,从而获得更加准确的多视角遥感图像配准结果。结论 本文实现了一种结合SIFT特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法,实验结果表明了该方法对存在非刚性畸变的多视角遥感图像能够有效地进行配准,可适用于同源多视角情况下的遥感图像配准问题。     

基于频域的遥感图像互信息配准方法

针对直接利用互信息进行图像配准存在的误差和插值假象问题,结合图像的频谱特性提出了基于频域的互信息计算方法,引入退火的思想改进了梯度上升法,利用它迭代搜索互信息最大值,使用相关长度估算最佳参数域,使得参数初始化更接近于最大值。实验结果表明,该方法对于多谱段遥感图像,较之传统方法具有明显的收敛性和稳定性。     

结合不同光学影像结构信息的SIFT特征配准法

由不同传感器摄取的遥感影像由于成像模式、拍摄角度和分辨率不同,给两者之间的配准造成了很大的困难。针对这个问题,提出了基于结构信息的SIFT特征配准法,首先提取具有角度和尺度不变性的SIFT特征点,对其进行归一化处理,降低了不同光学传感器遥感影像色调差异大的影响;然后通过对SIFT匹配点对结构信息的一致性检验,增强了算法的鲁棒性;最后结合最小二乘法实现自动配准。选取了角度和尺度偏差较大的SPOT-5（Pan）与ASTER影像、SPOT-5（XS/XI）和TM影像两组数据进行实验。实验结果证明该算法对配准影像在角度、尺度和色调上的偏差具有较强的鲁棒性,可以取得较高的配准精度。     

基于消失点检测的铁路环境视频自动拼接算法研究

提出了一种基于铁路环境视频的全景图自动拼接算法。根据铁路环境视频中的场景几何特性,检测场景中的线段及消失点,从而生成场景的空间布局关系;在此基础上,自动构建合适的采样区域,以达到无缝拼接的效果;最后实现全景图的自动拼接。实验结果表明,该方法实现了铁路环境视频的自动化拼接,且得到了更加令人满意的拼接效果。     

基于小波域压缩感知的遥感图像超分辨算法

针对单字典表达复杂多样的图像纹理存在一定的局限性的问题,利用压缩感知和小波理论建立了一种多字典遥感图像超分辨算法。首先,对训练图像在小波域的不同频带利用K-奇异值分解（K-SVD）算法建立不同的字典;然后,利用全局限制求取高分辨率图像的初始解;最后,利用正交匹配追踪算法（OMP）对初始解在小波域进行多字典稀疏求解。实验结果表明,相比基于单字典的超分辨重建算法,结果图像的主观视觉效果有很大提高,客观评价指标的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）分别提高2.8 dB以上和0.01以上。字典可一次建立重复使用,降低了运算时间。