基于无人机的低空遥感影像拼接技术的研究

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2013532081密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于无人机的低空遥感影像拼接技术的研究ResearchonStitchingTechnologyofLowAltitudeRemoteSensingImageBasedonUnmannedAerialVehicle作者姓名：何雅专业：计算机应用技术研究方向：图像处理与虚拟现实指导教师：徐长青副教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年5月基于无人机的低空遥感影像拼接技术的研究ResearchonStitchingTechnologyofLowAltitudeRemote

2、SensingImageBasedonUnmannedAerialVehicle作者姓名：何雅专业名称：计算机应用技术指导教师：徐长青副教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月24日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的硕：ｔ学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经

3、注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：何脈日期口：２年５月苗日摘要摘要基于无人机的低空遥感影像拼接技术的研究图像拼接一直以来都是图像处理的重要研究方向，在图像处理领域扮演着重要的角色。利用图像拼接技术可以将一系列有重叠区域的图像经过图像配准和图像融合，拼接成一幅完整的图像。无人机遥感近几年在商业化的推动下发展势头迅猛。因为其轻巧，灵活，实时性强，价格相对卫星遥感低廉而且不容易受到恶劣天气的影响等优点

4、，受到很多国家和地区的青睐。无人机遥感，简单说来就是利用搭载在无人机上的摄像机在无人机飞行过程中，对于飞过的区域进行图像采集。由无人机遥感所获得到的图像具有数量大，分辨率高等特点，实现无人机遥感影像的拼接是近年来研究的热点。本文将图像拼接技术应用于无人机遥感影像。对于此问题的研究，本文首先对于图像拼接技术做了研究，着重研究图像拼接技术的两个重要过程：图像配准，图像融合以及这两个过程中具有代表性的算法。以此为基础，本文选择利用基于特征的图像配准方法进行图像的配准。在图像配准过程中按照算法发展的时间顺序，主要介绍三种特征点提取算法：SIFT（Scale-InvariantFeature

5、Transform）特征点提取算法，SURF（Speeded-UpRobustFeatures）特征点提取算法，ORB（OrientedFASTandRotatedBRIEF）特征点提取算法。将这三种方法分别应用于无人机遥感影像，以检测特征点速度快慢为比较依据对这三种算法进行比较，最终本文选择基于ORB算法进行无人机遥感影像特征点检测提取。对于特征点的匹配本文选择KNN（K最邻近算法）算法，在搜索策略上首先研究了kd树搜索算法，但由于kd树搜索算法在维数高的情况下算法的复杂度高，本文在特征点匹配的搜索算法中选取LSH算法（局部敏感哈希算法），进一步降低特征点匹配过程的时间花费。接下

6、来对于配准好的图像进行融合，在这一部分本文采取基于图切割的最佳缝合线搜索和泊松融合对配准好的图像进行操作。在基于图切割的最佳缝合线搜索过程中本文提出了一种新的权值计算方法，在该方法中结合了像素点的颜色信息和梯度信息，做到尽量避免找到的拼接线穿过图像中重要区域，避免拼接错位，影响最终的拼接效果。对该算法在文章中进行了实现，并与传统的算法进行了对比。最后利用本文I摘要提出的新方法对于无人机遥感影像序列进行了拼接，得到拼接之后的图片。关键词：SIFT算法，SURF算法，ORB算法，图切割的最佳缝合线，泊松融合IIAbstractAbstractResearchonStitchingTec

7、hnologyofLowAltitudeRemoteSensingImageBasedonUnmannedAerialVehicleImagestitchinghasalwaysbeenanimportantresearchdirectioninimageprocessing,playsanimportantroleinthefieldofimageprocessing.Usingimagestitchingtechnologycanmakeaseriesimages