无人机低空遥感影像拼接方法的研究

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1、分类号：P22密级：编号：102015742桂林理工大学硕士研究生学位论文无人机低空遥感影像拼接方法的研究专业：测绘科学与技术研究方向：测绘信息数据采集与数据处理研究生：冯立朋指导教师：朱军桃副教授论文起止日期：2017年4月至2018年4月万方数据ResearchonImageMosaicMethodofUAVLow-altitudeRemoteSensingimagesMajor：CartographyandGeographicInformationEngineeringDirectionofStudy：

2、InformationCollectionandDataProcessingofSurveyingandmappingGraduateStudent:：LiPengFengSupervisor：ViceProf.JunTaoZhuCollegeofGeomaticsandGeoinfornationGuilinUniversityofTechnologyApril,2017toApril,2018万方数据万方数据摘要无人机遥感是作为一种新型的遥感技术手段，具有高效和灵活的机动性能、作业速度快、成本及分辨率高等

3、优势。经过近几年的迅速发展，应用领域已经日益扩大。无人机遥感技术在诸多领域都有着十分广泛的应用，主要包括减灾救灾、农业植保、电力巡检、土地治理、河流调查等方面。但是，由于无人机遥感系统在进行航拍的过程中，往往会受到飞行高度和相机焦距等各种因素的制约，从而导致所获得的单幅图像覆盖面积较小，通常无法包含整个所要求的目标区域，因此，为了得到整个目标区域影像信息，就需要将获取的多张无人机遥感影像拼接融合成为一幅全景影像。本文首先简要的介绍了无人机的系统组成、无人机遥感影像拼接技术的研究背景和意义，以及国内外图像拼接以

4、及无人机遥感影像拼接的研究现状，然后从无人机遥感影像的拼接流程详细地阐述了各个拼接环节的理论知识和实验分析。本文的主要研究内容如下：（1）概括地介绍了图像拼接技术的相关理论，包括图像拼接的定义、基本流程，图像配准技术的分类，以及图像融合的基本理论技术与方法。（2）详细地介绍了三种常见的特征点提取算法—SIFT算法、SURF算法、ORB算法，并通过相应的实验进行分析比较各个特征点提取算法的适用范围。根据无人机遥感影像自身的特点，选取ORB特征点提取算法作为无人机遥感影像特征点提取的方法。（3）详细地介绍了针图像

5、特征匹配算法以及图像融合算法的相关理论与方法，并针对无人机遥感影像的处理选取合适的方法。在进行特征点匹配时首先采取KNN算法的粗匹配，然后采用改进的RANSAC算法进行误匹配点的剔除工作并采用一种改进的融合算法进行图像的融合工作。（4）根据前面章节的所阐述的图像拼接的相关理论基础与技术，进行无人机遥感影像的拼接处理的一系列实验操作，在特征点检测实验中根据不同大小的无人机遥感影像的进行实验的定量分析，比较三种常见的特征点检测算法的检测效果和检测效率，最终选定ORB算法作为特征检测算法；在特征匹配实验的过程中，分

6、别进行KNN-RANSAC算法特征匹配以及改进的KNN-RANSAC算法特征匹配，并分别对两者的特征匹配精度影像采用中误差和均方误差进行定量分析，得出改进之后的KNN-RANSAC算法的匹配精度有一定的提高。在图像融合实验过程中分别进行渐入渐出融合实验以及改进的融合算法的融合实验，通过实验结果对比发现改进的融合算法可以很好地解决影像融合过程中的拼接缝隙和局部区域模糊的问题。最后通过本文所提出的拼接方法完成序列遥感影像的无缝拼接实验，获取目标区域的全景影像。关键词：无人机遥感，特征点检测，特征匹配，影像融合，序

7、列影像拼接I万方数据AbstractUAVremotesensingisanewtypeofremotesensingtechnologyandhastheadvantagesofefficientandflexiblemaneuverability,fastoperationspeed,highcostandhighresolution.Afterrapiddevelopmentinrecentyears,theapplicationfieldhasbeenexpanding.UAVremotesensin

8、gtechnologyhasawiderangeofapplicationsinmanyfields,includingdisasterreductionanddisasterrelief,agriculturalplantprotection,electricityinspection,landmanagement,riversurveysandsoon.However,duetothedrone