无人机航拍图像拼接技术研究与实现

图像拼接是从局部视图序列中获得更宽视野的过程,在过去的二十年中,相关专家学者们已经提出了许多图像拼接算法和技术。在无人机航拍中,受限于无人机稳定性差、像素低等局限,所获得的图像往往需要拼接降噪后方能进行实际应用。然而,传统的图像拼接直接应用于无人机航拍图像中,存在运算复杂、占用内存大、图像精准性较差等问题。因此,迫切需要适用于无人机航拍图像的拼接算法和技术。文章据此出发,首先分析无人机航拍图像拼接的必要和技术现状,指出一般的图像拼接需要准备和测量GCP的位置,且需要消耗较多的时间和精力。在此基础上,提出无人机航拍图像拼接的关键技术与实现,指出HARRIS算法更加适用于无人机航拍图像的拼接,并且详细论述了图像拼接的流程。     

一种无人机航拍高清影像快速拼接方法

该文研究了一种无人机航拍高清影像快速拼接方法,主要包括路线规划、视频特定帧抽取、帧图像拼接三步.其中,为得到较精确的对地分辨率,对实验场景进行路线规划;为解决无人机影像冗余帧信息量大的问题,提出了一种基于目标场景和无人机飞行状态参数的抽取算法;为解决配准阶段的耗时问题,用SURF算子仅在重叠区域内进行图像配准,减少配准用时.实验表明,该方法基本达到实时性要求,且拼接图像的视觉效果较好.     

一种快速的基于SIFT算法的无人机航拍序列图像自动拼接方法

无人驾驶飞机在短时间内具有相对稳定的航向、飞行速度、飞行高度等特点,这些特点决定了相同时间间隔的航拍序列图像的重合区域相对稳定,在此基础上,本文提出了航拍序列图像拼接方法的约束性条件,及一种快速的无人机航拍序列图像的自动拼接方法。该方法运用自回归模型,将历史相交区域中心点作为模型的输入数据,对当前用于拼接的重合区域进行预测,然后在预测区域内进行SIFT特征提取和特征提纯,并根据提纯后的特征进行快速的序列图像拼接。通过在无人驾驶飞机航拍序列图像上对该方法性能进行实验,结果显示本文的方法具有较好的拼接效果,在海量无人机航拍数据的情况下,能大大减少拼接时间。      

一种新的无人机航拍序列图像快速拼接方法

 无人驾驶飞机航拍序列图像的邻近帧间含有大量的相交区域,这些相交区域是进行基于特征的图像拼接的基础,但是也成为了降低拼接效率的冗余信息.因此,本文提出一种既稳定又具有较小时间开销的无人机航拍序列图像的自动拼接方法.利用图像拼接过程中查找到的匹配特征点,自适应提取出适于航拍序列图像快速拼接的关键帧;在分析了序列图像的拼接时的相交区域的运动模型的基础上,建立了无人机航拍序列图像配准过程中的特征搜索区域预测的卡尔曼滤波器,减少了特征搜索和配准的时间;然后给出了详细无人机航拍序列图像的快速拼接方法,实验结果显示,本文的方法具有较好的拼接效果和拼接效率.     

基于iOS设备的自主航拍巡检控制终端的设计

针对无人机航拍巡检操作繁琐、效率低下等问题,提出了一种基于iOS设备和图像跟踪算法的无人机自主航拍巡检控制终端.使用无人机控制软件开发包搭建了终端与无人机、航拍云台、无线图像传输设备、无人机控制器之间的通信链路.基于FFmpeg实现视频解码,提出了基于自适应尺度的时空上下文跟踪算法,引入尺度参数变化率以在线纠正更新尺度参数的过激变化,大幅增强了航拍云台在复杂背景下的跟踪稳定性,实现了无人机航拍系统对不同尺度目标的自主、稳定跟踪,提高了航拍巡检效率.     

基于人工势场法的无人机路径规划避障算法

随着无人机广泛应用于生产生活的各个方面,无人机的避障研究成为热点问题。为了提高无人机的避障性能,文中提出一种基于人工势场法的无人机路径规划避障算法。该算法通过生成预规划路径弱化了目标点对无人机的吸引作用,增加了路径的连贯性;在势场函数中加入了动态调节因子,可减少无人机轨迹不必要的转弯机动,减少机动能耗;该算法综合考虑无人机飞行中的安全性、平滑性和机动能耗,提出了一种新的代价函数,并通过使得代价函数最小化来选出最优路径。实验结果表明,该算法克服了传统人工势场的不足,在不同的飞行环境下均能够规划出安全、平滑、机动能耗小的路径,有效避开障碍物,且具有较好的适应性。     

大区域无人机图像序列全局配准方法

由于无人机搭载的摄相机视角有限,在进行大区域航拍作业的后期数据处理中不可避免地要进行大量无人机图像的拼接。这里提出一种基于图像分布估计的多图像全局配准技术,首先通过运动估计和运动分解对图像序列的链式分布进行估计,然后通过精确SURF特征匹配对图像分布进行优化。得到的分布估计图的每一条边表征了一个图像对的匹配关系,根据这些匹配关系进行捆绑调整,求解每幅图像到最终拼接平面的最优变换矩阵,从而实现大区域多图像的全局配准。实验所得的拼接结果表明该技术配准效率高、效果良好。     

面向机载分布式光电的图像拼接算法

随着航空无人系统技术的迅猛发展,分布式机载图像拼接技术已成为备受瞩目的研究领域。本文针对分布式机载图像拼接中存在的视差大和空间几何变换关系复杂等问题,在APAP图像拼接算法基础上提出了一种改进算法。该算法采用变形处理、线性化单应平滑外推至全局性变换以及网格划分法等方法,有效消除了模糊重影、减少边缘处投影失真,提高算法运行效率。在多个场景下的实验中,该算法表现出更小的对齐误差和更高的图像质量指标,包括均方根误差、峰值信噪比、结构相似度和图像熵等。在进行大规模图像拼接时,该改进算法能够实现154张图像的大规模拼接,得到10 k×10 k的高分辨率全景图像,拼接耗时为138 s。因此,该改进算法具有重要的实际应用价值,可用于分布式机载图像拼接的实际应用中。     

基于改进稀疏表示正则化的SR重建算法

基于视觉的无人机自主导航过程中,对航路点进行准确识别是引导无人机朝着航路点方向精确飞行的关键。然而,当无人机到达航路点识别距离后,由于机载图像传感器受天气因素及成像过程中的脱焦、衍射等现象影响,常导致获取到的航拍图像模糊、空间分辨率较低,从而直接影响了后续航路点识别的精度。针对这一问题,提出了一种改进稀疏表示正则化的航拍图像超分辨率重建算法。首先,基于稀疏表示正则化框架,利用自回归和非局部相似约束构建目标函数的正则化项;其次,根据图像局部方差能有效区分图像的边缘区域和平滑区域这一特性,自适应地选取正则化参数得到超分辨率重建模型中的目标函数;最后,使用MM (Majorization-Minorization) 算法求解目标函数的凸优化问题,得到重建后的高分辨率图像。实验结果表明:与传统的正则化SR重建算法相比,文中算法能够有效的提高航拍图像的空间分辨率,使得重建后的图像包含了更多的特征细节信息,这为航路点识别提供了帮助。     

无人机航拍图像纠偏处理研究

由于无人机在航拍过程中会产生图像旋转,所以就必须研究图像纠偏处理问题。通过图像旋转的原因分析,推导出普遍适用于航拍图像纠偏处理的公式;并根据无人机飞行姿态来判断航拍图像的旋转角度进而加以纠正,使航拍图像固定指北。有助于操作员正确进行图像的观察及判定。     

面阵摆扫型无人机载大视场高光谱成像技术研究

提出了一种面阵摆扫型无人机载大视场高光谱成像技术,控制基于马赛克型滤光片分光的画幅式高光谱相机在翼展方向进行扫描实现大视场、高光谱分辨率成像。进行外场飞行试验,获取了像质清晰的大视场、高光谱分辨率对地观测图像,飞行作业效率为8.64 km2/h,较单相机成像,作业效率提高约3.4倍。系统光机结构简单,体积、重量优势明显,在无人机高光谱遥感方面应用前景广阔。研究成果对推动无人机载光谱成像技术向大视场、高光谱分辨率方向发展具有一定的参考价值。     

一种用于图像拼接的改进BRISK算法

为了获得精准的航空拼接图像,本文提出了一种结合BRISK算法与互相关模块匹配算法的新算法。传统的BRISK算法在拼接平移方向上存在较大的误差。针对该问题,首先使用BRISK算法实现尺度和旋转的校正,再引入模块匹配方法完成平移校正,同时在BRISK算法中加入RANSANC算法实现精准拼接。实验结果表明,本文算法是一种运算时间短、精确度高、拼接效果良好的图像拼接方法。     

机动飞行条件下前斜SAR分辨率分析

在机动飞行的前斜合成孔径雷达(SAR)系统中,成像的几何构型随时间显著变化,传统的分辨率分析方法不适用于这种情况.为了描述该系统下的分辨率特性,提出了一种基于分辨椭圆的计算不同几何构型下的前斜SAR分辨率的方法,通过评估分辨椭圆面积找到目标识别最优位置.仿真结果表明,该方法适用于不同飞行参数和几何构型条件下的机动飞行的前斜SAR分辨率分析.     

相互作用多模型跟踪过程中的航迹外推算法

提出运用IMM对目标进行跟踪时的航迹外推算法,解决了机动目标跟踪中的航迹外推问题。利用历史信息和转移概率推导出模型预测概率,结合单一模型的预测航迹和模型预测概率得到了相互作用多模型跟踪过程中的外推航迹。通过Monte-carlo仿真表明,运用外推方法在机动目标跟踪时能将误差控制在较小的范围内,具有很好的跟踪性能。     

Crosstalk in Phototransistor Imaging Mosaics at Very High Light Levels

Measurements were made using a 200 X 256 element solid-state imaging system to determine and characterize the behavior of XY interconnected pulse-biased phototransistors in the presence of high light levels such as can occur when the sun or other discrete sources are focused on a part of the mosaic. Wavefom photographs depicting operation under these conditions are presented, along with the conclusions reached from their analysis. Operation was found to agree with previously published results over a wide range of light levels, but at unusually high light levels, a photovoltaic mode becomes significant. Under these conditions desensitization of the mosaic occurs along the affected emitter bus, while parts of the mosaic in which photovoltaic action does not occur are unaffected. At very low image rates, mosaic operation changes from frame integration to line integration. This mode of operation appears applicable to some special imaging conditions of potential interest-most notably, applications in which it is desirable to image very bright scenes with transmission of the signal over very narrow bandwidths.     

一种全自动稳健的图像镶嵌算法

针对现今学者提出的多种获取全景图像的图像镶嵌算法大都只是在图像发生平移条件下完成的局限性,提出一种广泛适用于图像发生任何空间变换(包括图像的平移、旋转、缩放和其它扭曲)的镶嵌算法.该算法核心是采用图像变形技术对发生空间变换的图像进行投影重建.具体过程是:首先由Harris算子提取的角点求得两幅图像间的变换矩阵,然后由此变换矩阵应用图像变形技术,逆向映射重采样插值发生空间变换的图像,最后与源图像合成图像.实验表明,该算法能达到良好的镶嵌效果.     

基于场景复杂度与不变特征的航拍视频实时配准算法

实时、鲁棒的图像配准是航拍视频电子稳像、全景图拼接和地面运动目标自动检测与跟踪的前提和关键技术.本文以航拍视频序列为处理对象,提出了一种新的基于场景复杂度与不变特征的实时配准算法,其主要特点包括：(1)在对航拍视频配准难点进行详细分析的基础上,有针对性的提出基于积分图的快速图像尺度空间构建、依据场景复杂度的检测特征点数量在线精确控制、基于描述子误差分布统计特性级的联分类器构造等新方法,使得算法配准性能不随场景的复杂度发生改变,能够在各种地貌条件下实时、稳定的进行图像配准;(2)将多尺度Harris角点和SIFT描述子相结合,并通过对帧间变换模型参数进行鲁棒估计,保证了算法具有良好的旋转、尺度、亮度不变性和配准精度.实验结果表明,算法可在场景变化、图像大幅度平移、尺度缩放和任意角度旋转等复杂条件下实时、精确的进行图像配准,对分辨率为320×240的航拍序列的平均处理速度达到20.7帧/秒.