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《基于特征的无人机影像自动镶嵌关键技术研究本科毕业论文.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要由于无人机遥感图像需要投入的费用较少，操作效率较高，而且分辨率较高，能够在高危地区进行灵活探测，因此被广泛运用于农业、地理勘探、军事探测、环境监察、城市规划等不同领域。在对无人机图像进行分析处理时，为了更好地进行研究，扩宽观察者的视野，可以将拥有重叠部分的不同图像进行拼接，形成完整的场景图。根据无人机图像信息的独特之处，可以将研究重点放在图像拼接上。本文将进一步分析图像融合和配准两个重要的图像拼接环节，从而更好地改进现有算法。无人机影像自动镶嵌分为三个步骤，分别是图像预处理、配准和融合，其中图像配准和融合是最关键的步骤，论文阐述了图像配准和融合的主要原理和关键技术。论文
2、采用基于影像特征进行配准，通过对特征点的检测、匹配以及融合实现无人机影像自动镶嵌。论文在进行无人机影像自动匹配时，主要采用SIFT（尺度不变特征转换，ScaleInvariantFeatureTransform）算法，通过对算法原理的研究，在自适应对比度阈值的基础上对其进行改进，从而提高算法的使用效率和准确程度。在确定对比度阈值及其系数大小时，需要结合特征点局部邻域灰度信息以及现有数量；特征点数量和系数大小成正比，若对比度阈值不断增大，则特征点数量无限增多，利用最小二乘法能够拼接出完整的区域图。在对相关实验数据进行分析后，可以看出SIFT算法改进后提高了算法的运用效率，在指
3、定范围内有利于获取所需的特征点数量，在一定程度上对对比度较低图像的鲁棒性予以加强。论文重点研究了利用IDL编程语言实现无人机遥感影像无地面控制点的自动匹配、拼接，实现了从对遥感影像进行镜头畸变和姿态参数同步纠正到自动匹配镶嵌的功能。论文在研究了无人机影像自动匹配和镶嵌算法的基础上，将研究应用于“贵州省贵阳市乌当区下坝乡“美丽乡村”无人机1：2000地形图测绘”项目中影像后期处理子项目，通过利用论文研究成果，成功将基于特征的无人机影像自动镶嵌技术应用在影像后期处理中，提高生产效率，降低人工干预量，且项目成果符合测绘生产要求。关键词：无人机影像；SIFT算法；影像自动镶嵌；影像
4、自动配准AbstractAstheUAVremotesensingimagesneedtoinvestless,theoperationefficiencyishigh,andtheresolutionishigher,itcanbedetectedinhighriskareas,soitiswidelyusedindifferentfields,suchasagriculture,geographicexploration,militaryexploration,environmentalmonitoring,urbanplanningandsoon.TheUAVimag
5、eanalysisandprocessing,inordertobettercarryoutresearch,broadentheobserver'sperspective,differentimagemosaiccanbehaveoverlapping,formacompletescenegraph.AccordingtotheuniquefeaturesofUAVimageinformation,wecanfocusontheimagemosaic.Inthispaper,wewillfurtheranalyzetheimagefusionandregistration
6、oftwoimportantimagemosaic,soastobetterimprovetheexistingalgorithm.Therearethreestepsinautomaticimagemosaic,imagepreprocessing,registrationandfusion,whichisthemostimportantstep.Themainprinciplesandkeytechnologiesofimageregistrationandfusionaredescribedinthispaper.Thisthesisisbasedontheimage
7、features,andtheautomaticimagemosaicisachievedbythedetection,matchingandfusionofthefeaturepoints.SIFT(scaleinvariantfeaturetransform,InvariantFeatureTransformScale)algorithmisusedtoimprovetheefficiencyandaccuracyofthealgorithmbasedontheadaptivecontrastthreshold
