无人机航拍图像拼接技术研究.pdf

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1、无人机航拍图像拼接技术研究张成涛2015年1月中图分类号：TP391.41UDC分类号：无人机航拍图像拼接技术研究作者姓名张成涛学院名称计算机学院指导教师高春晓答辩委员会主席刘玉树申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月ResearchonAlgorithmsforUAVAerialImageStitchingCandidateName：ChengtaoZhangSchoolorDepartment：SchoolofComputerScienceFacultyMentor：Prof.ChunxiaoGaoChair,The

2、sisCommittee:Prof.YushuLiuDegreeApplied：MasterofEngineeringMajor：ComputerScienceDegreeby：BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：January，2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工

3、作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘要无人机进行低空拍摄，具有成本低、无人员伤亡风险、生存能力强、机动性能好、使用方便的优点，比卫星和普通侦察机等系统具有明显备优势，所以无人机航拍图像的拼接技术被广泛地用于危险区域侦查、战场实时性侦查、海洋环境监测、自然灾害监测与评估等，受到国内外越来越多的关注，成为图像处理研究的热点。在无人机航拍图像序列的拼接中，图像分辨率高、数量大。若采取全局匹配策略，则匹配的误差小但速度慢；若采用局部匹配策略，则拼接速度快但误差较大。本文结合二者优点，提出了基于二次匹配的图像配

4、准方法。该方法首先按照图像序列的先后顺序，搜索当前图像的第二次连续匹配的最后一幅图像并标记，然后对后续图像分别与其后面的几幅图像进行从前往后的特征匹配，与已标记图像的前几幅图像进行从后往前的特征匹配，直至两个方向的匹配产生重叠。此算法有效的减少了图像间的匹配次数，提高了图像配准的速度。最后分别对三组多航带航拍图像数据进行了实验，验证了算法的有效性。对图像进行全局对齐时，本文以匹配特征点的数量作为权重建立最大生成树，以图像特征点的误差为权值，查找最大生成树的误差中心，并作为投影中心建立统一坐标变换模型。通过试验对比验证了，此方法的图像对齐误差能到达以匹配特征点数量建立最大生

5、成树，搜索距离中心的方法相同的效果，甚至更好。图像融合存在鬼影和颜色不匀的问题，将图割的思想应用到图像分割，使用Boykov改进的最小割/最大流的问题的求解方法，搜索两幅图像在重叠区域的最佳缝合线，解决鬼影的问题，并结合多频段图像融合的方法使得重叠区域在缝合线两侧的颜色过渡更加柔和。通过实验验证了改进最大流算法在图像拼接中的缝合线搜索的速度优势,多频段融合达到了预期的效果。关键词：图像拼接；无人机航拍；二次匹配；误差中心；最大生成树；最大流；I北京理工大学硕士学位论文AbstractBecauseoftheseadvantagesaslowcost,nocasualtie

6、srisk,strongsurvivalability,goodmobilityandeasytouseinlow-altitudeshot,UAVhasobviousadvantageoverordinaryreconnaissanceandsatellitesystems.TheUAVaerialimagesstitchingtechnologyiswidelyusedindangerousareasinvestigating,real-timedetectionofbattlefield,marineenvironmentalmonitoring,naturaldi

7、sastermonitoringandevaluation,andattractedsomuchattentionofhomeandaboardthatgrowtobeahotinimageprocessingarea.IntheUAVaerialimagesStitching,imagehashighresolutionandquantityofimagesisverylarge.Ifglobalmatchingstrategyisused,theregistrationerrorissmallbutthespeedofma