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无人机航拍中的图像处理技术教程近年来，无人机航拍已经成为了摄影和视觉领域的热门话题。
无人机航拍通过搭载高清相机或传感器，可以拍摄到以往难以实现的角度和视野，为摄影师和视觉艺术家们带来了更多的创作灵感。
然而，在无人机拍摄完后，图像的处理是必不可少的一部分，它可以增强图像的质量，更好地展现无人机所捕捉到的美丽景色。
本文将为您介绍无人机航拍中的图像处理技术。
图像处理是对数字图像进行操作和改进的过程。
在无人机航拍中，图像处理可以帮助我们消除图像中的噪点、优化图像色彩和对比度、调整图像的曝光度等。
以下是一些无人机航拍中常用的图像处理技术：1. 去噪在无人机航拍中，由于飞行时机器的震动和外界环境因素的干扰，图像中常常会出现噪点。
去噪是一种常用的图像处理技术，它可以帮助我们提取更清晰、更具细节的图像。
常见的去噪算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
根据实际情况选择合适的去噪算法能够有效地减少图像中的噪点，并提升图像质量。
2. 色彩和对比度调整无人机航拍中的图像通常需要进行色彩和对比度的调整，以展现更鲜明、更生动的画面。
通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，可以增强图像的视觉效果。
同时，还可以通过色彩平衡来修复因环境光照条件不同而引起的色偏问题。
3. 曝光补偿无人机航拍时，由于光照条件的变化，图像的曝光度可能会出现不均匀的情况，如过曝或欠曝。
曝光补偿可以通过调整图像的曝光度，使其更加平衡和自然。
通过提高或降低图像的曝光度，可以使图像中的细节更加清晰，并避免图像中过亮或过暗的现象。
4. 图像解析度提升在一些情况下，无人机航拍中的图像可能会出现分辨率较低的问题。
提升图像的分辨率可以增加图像的细节和清晰度。
常见的图像解析度提升方法包括插值算法和超分辨率重建算法等。
5. 图像修复无人机航拍中，由于风或其他不可控因素，可能会导致图像中出现一些缺陷，如飞行器的阴影或其他干扰物等。
图像修复可以通过使用修补工具或者克隆工具等，来修复这些缺陷，使图像更加完美。
无人机航拍图像拼接的研究与实现作者：罗彬汤博麟刘克文来源：《中国科技博览》2017年第08期[摘要]针对无人机航拍图像的特点，采用基于图像特征的拼接技术，实现了无人机航拍图像的无缝拼接。
[关键词]无人机；图像拼接中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）08-0182-021 图像拼接的原理与实现过程1.1 特征点提取1.1.1 常用的特征点提取算法比较目前，应用比较广泛的特征点提取算法有Moravec、Harris、SUSAN、SURF、SIFT等算法。
从图像拼接的应用中比较了Harris和SIFT算法。
SIFT算法具有良好的尺度和旋转不变性，但是算法复杂运算速度慢；而Harris算法运算速度快且在旋转图像的拼接上效果更好。
由于Harris算法计算简单、稳定性高、具有很好的鲁棒性，即使图像存在旋转、亮度变化和干扰噪声，也能精确检测出图像中的特征点，因此本文采用Harris算法提取待拼接图像的特征点。
1.1.2 Harris算法的原理Harris特征点检测算法是C.Harris和M.Stephens在Moravec算法的基础上，提出的一种经典的基于信号的特征点提取算法。
Harris算法的原理是在图像中的一个小的观察窗口内，在特征点处窗口沿任意方向移动微小的距离都会观察到图像灰度值的剧烈变化。
定义窗口内灰度值的变化量：（1）式中w（x，y）为窗口函数。
为了较好地抑制噪声，窗口函数选用高斯函数：（2）对式（1）用泰勒级数展开，取一阶近似可得：（3）式中，（4）分别为图像在x和y方向上的一阶偏导数：（5）（6）令：（7）则（8）设λ1、λ2分别是矩阵M的两个特征值，根据和的值可以判断观察窗口内灰度变化量E的变化情况，可以分为以下三种情况：（1）λ1和λ2都很小，说明是在图像的平坦区域，窗口沿任意方向移动E的变化都很小。
（2）λ1和E一个很大而另一个很小，说明此时是在图像的边缘区域，窗口沿边缘方向移动E变化很小，而沿边缘法线方向E变化很大。
无人机后期航片拼接软件PhotoScan详细使用教程摘要：本文主要介绍一款无人机航片后期处理软件——AgisoftPhotoscan，手把手教你完成航片正射影像拼接、生成DEM。
PhotoScan是一款基于影像自动生成高质量三维模型的软件。
使用时无需设置初始值，无需相机检校，利用最新的多视图影像三维重建技术，就可以对具有影像重叠的照片进行处理，也可以通过给予的控制点生成真实坐标的三维模型。
无论是航拍影像还是高分辨率数码相机拍摄的影像都可以使用这个软件进行处理。
整个工作流程无论是影像定向还是三维模型重建过程都是完全自动化的。
PhotoScan可生成高分辨率真正射影像和带精细色彩纹理的DEM模型。
使用控制点可达5cm精度。
完全自动化的工作流程，即使非专业人员也可以在一台电脑上处理成百上千张航拍影像，生成专业级别的摄影测量数据。
航片拼接软件有很多，之前我们使用过PiR4D、Globalmapper、EasRUAV、Photoscan，几款软件用下来，无论是操作流程，还是出图效果和速度，Photoscan的表现都要好于其他几款。
Photoscan是俄罗斯的东西，正版价格4万左右，但是提供30天全功能试用。
对电脑硬件的依赖也比其他要低。
很多人在用的PiR4DMapper是瑞士一家公司的产品，功能上和Photoscan大同小异，但是正版价格可以买2套Photoscan 了，而且使用下来，感觉对电脑的要求比Photoscan高不少，16G内存的电脑频频弹窗警告。
PhotoScan优势盘点：支持倾斜影像、多源影像、多光谱影像的自动空三处理支持多航高、多分辨率影像等各类影像的自动空三处理具有影像掩模添加、畸变去除等功能能够顺利处理非常规的航线数据或包含航摄漏洞的数据支持多核、多线程CPU运算，支持CPU加速运算支持数据分块拆分处理，高效快速地处理大数据操作简单，容易掌握处理速度快不足：缺少正射影像编辑修改功能缺少点云环境下量测功能功能介绍：1.软件安装（安装大概15分钟）官网下载软件，安装。
基于机器视觉的无人机图像拼接技术研究无人机技术在近年来的发展中扮演着越来越重要的角色，广泛应用于农业、测绘、安防等领域。
其中，无人机图像拼接技术是无人机技术中的一个重要组成部分。
基于机器视觉的无人机图像拼接技术通过对无人机采集到的图像进行处理和分析，实现多张图像的拼接，从而生成更大范围、高分辨率的图像。
一、无人机图像拼接的原理无人机图像拼接技术依赖于机器视觉的图像处理和分析能力。
其基本原理包括以下几个步骤：1. 图像采集：通过无人机搭载的摄像头进行图像采集。
无人机通过飞行控制系统和导航系统，精确控制摄像头的拍摄角度和位置，保证每张图像的拍摄精度和一致性。
2. 图像预处理：无人机采集的图像通常包含噪声、畸变等问题，需要进行预处理。
预处理包括图像去噪、图像校正、图像对齐等步骤，以获得更加清晰、准确的图像。
3. 特征提取：在拼接过程中，需要提取图像中的特征点，以确定图像之间的对应关系。
常用的特征点提取算法包括SIFT、SURF、ORB等，通过计算特征点的描述子，可以得到图像的特征描述信息。
4. 图像匹配：利用特征点的描述子，对图像进行匹配。
匹配算法通常采用最近邻算法或者最近邻搜索树算法，通过对比特征点之间的相似度，找到图像中匹配的对应点。
5. 图像拼接：根据图像匹配的结果，进行图像的拼接。
拼接算法包括基于特征的拼接算法、基于投影变换的拼接算法等。
其中，基于特征的拼接算法通过对匹配的特征点进行三角坐标计算，得到图像的平移、旋转和缩放矩阵，从而实现图像的拼接。
二、基于机器视觉的无人机图像拼接技术的应用1. 地质勘探：无人机图像拼接技术可以应用于地质勘探中的地貌分析和地质构造分析。
通过利用无人机搭载的摄像头，采集大面积的地表图像，利用图像拼接技术将这些图像拼接成一幅高分辨率的地貌图，从而实现对地质特征的精细分析和研究。
2. 农业遥感：无人机图像拼接技术在农业遥感中具有重要应用价值。
通过对农田进行无人机图像拍摄并拼接，可以获得农田的高清晰度图像，通过对图像进行分析，可以实现对农田土壤质量、作物生长状态等信息的提取和监测，有助于农民提高农田管理水平和农作物产量。
无人机航拍图像处理算法的实现与优化随着无人机技术的快速发展，无人机航拍技术的应用也越来越广泛。
无人机航拍图像处理算法在无人机应用中非常重要，是无人机航拍图像质量实现和提升的关键技术之一。
本文将从无人机航拍图像处理算法的实现和优化两个方面进行探究。
一、无人机航拍图像处理算法的实现1.预处理对于无人机航拍的图像数据，首先需要进行预处理，包括去噪、几何校正、颜色校正等。
其中，去噪是最基本的一步，需要使用卷积核对图像进行滤波。
几何校正是为了消除因拍摄时姿态不同带来的畸变，常使用反投影变换或者切比雪夫变换。
颜色校正是为了消除因拍摄时光照不同带来的色差，常使用基于灰度世界方法的颜色校正或者人工校正。
2.特征提取在预处理完成后，需要进行特征提取。
特征提取是指从图像中提取关键的特征点或者特征区域。
常用的特征提取算法有：SIFT、SURF和ORB等。
SIFT算法能够提取出旋转、尺度不变的特征点，SURF算法则是对SIFT算法的改进，具有更快的计算速度，ORB算法则是一种基于FAST算法和BRIEF算法的特征点提取算法。
在特征提取之后，需要进行特征点匹配，寻找两幅图像中相似的特征点。
3.图像拼接特征点匹配完成后，需要进行图像拼接。
图像拼接是无人机航拍图像处理算法的核心部分。
常用的图像拼接算法有：基于全景图像拼接的方法和基于多图像拼接的方法。
基于全景图像拼接的方法是将几幅图像拼接成全景图。
而基于多图像拼接的方法是将多幅图像拼接成一个大的图像。
无论哪种方法，都需要进行变换校正和拼接匹配。
二、无人机航拍图像处理算法的优化无人机航拍图像处理算法在实现过程中存在着一些问题，例如：算法复杂度高、处理时间长、图像质量不高等。
因此，对于无人机航拍图像处理算法进行优化是非常重要的。
1、算法优化针对算法复杂度高的问题，可以通过优化特征点提取和匹配算法来缩短处理时间。
例如：可以采用基于GPU的加速算法来提高算法的计算速度。
此外，还可以对图像拼接算法进行优化，比如采用快速的分段图像拼接算法，让图像拼接更加高效。
如何进行航拍图像的处理和解译航拍图像的处理和解译近年来，随着航拍技术的快速发展和普及，航拍图像的处理和解译也成为了热门话题。
航拍图像，作为一种高分辨率、覆盖广泛的数据来源，被广泛应用于土地利用规划、环境监测、灾害脆弱性评估等领域。
而对航拍图像进行有效处理和解译，则是实现这些应用的关键步骤。
一、图像预处理图像预处理是航拍图像处理过程中十分重要的一环。
首先，我们需要移除图像中的噪声，以提高图像的质量和清晰度。
常见的噪声包括椒盐噪声和高斯噪声，可以通过滤波的方式进行去除。
其次，图像的辐射校正也是必要的，以确保不同图像之间的亮度一致性。
辐射校正可以根据图像中的参考物体，在不同波段上进行光谱归一化处理。
此外，航拍图像往往会受到大气散射的影响，需要进行大气矫正以减小这种影响。
大气矫正可以利用模型对图像进行去除大气散射的操作。
二、图像拼接航拍图像一般是由多个不同位置或角度的图像组成的。
因此，在进行进一步的解译之前，我们需要将这些图像进行拼接，形成一个整体的图像。
图像拼接的关键在于两个方面：特征点的提取和匹配，以及图像的融合。
特征点的提取和匹配通过计算图像中的关键点，然后通过比较这些关键点的相似性来找到匹配点。
常用的特征点提取算法有SIFT算法和SURF算法。
在匹配过程中，可以使用RANSAC算法来排除一些错误匹配点。
当完成特征点的匹配后，就可以进行图像的融合。
图像融合可以通过加权平均或金字塔融合等方法来实现，以获得一幅拼接后的图像。
三、图像解译图像解译是航拍图像处理的最终目标。
图像解译通过分析图像中的特征以及地物的空间分布，来提取出我们所关心的信息。
在进行图像解译之前，我们需要清楚自己的研究目的和需要解译的地物类型。
根据不同的目的和要求，可以采用不同的解译方法。
例如，在土地利用规划中，我们可以利用航拍图像来提取出不同土地类型的边界，并进行土地分类。
这可以通过监督分类和非监督分类等方法来实现。
在环境监测中，我们可以通过航拍图像来监测植被的生长情况和水体的变化等。
测绘技术中的卫星影像拼接步骤解析近年来，随着卫星遥感技术的飞速发展，卫星影像拼接在测绘领域中发挥着重要的作用。
卫星影像拼接是指将不同位置、不同角度的卫星影像融合成一幅完整的影像，以获取更大范围、更高分辨率的信息。
本文将依次解析卫星影像拼接的步骤。
第一步，影像预处理。
卫星影像通常会受到大气、地表反射和传感器等因素的影响，因此需要进行预处理。
首先，对影像进行辐射校正，校正大气影响，以消除大气散射和吸收；其次，进行几何校正，校正地面形变和传感器不良；最后，进行边缘增强和噪声消除等处理，以提高影像质量。
第二步，图像配准。
由于卫星影像的拍摄位置和角度不同，需要将它们进行配准，使它们能够准确对应到同一坐标系统中。
一般而言，图像配准包括特征提取、特征匹配和几何变换三个主要步骤。
特征提取是指从影像中提取出独特的特征点或特征区域，例如边缘、角点等；特征匹配是指将不同影像中的相同特征点进行匹配，以确定它们的对应关系；几何变换是指根据特征匹配的结果，对影像进行旋转、平移、缩放或者畸变校正等操作，使其能够准确对齐。
第三步，图像融合。
在配准完成后，需要将配准后的影像进行融合，以获取完整的景观信息。
图像融合通常分为像素级融合和特征级融合两种方式。
像素级融合是指将多幅影像的像素值进行加权平均，以得到合成影像；特征级融合是指提取多幅影像的特征，如纹理、形状等，再进行融合。
不同的融合方式适用于不同的应用场景，合理选择融合方式可以提高测绘结果的精度和可视化效果。
第四步，质量评估。
影像拼接完成后，需要对拼接结果进行质量评估，以确定拼接的准确性和可靠性。
主要的质量评估指标包括配准精度、融合效果和地物提取精度等。
配准精度是指拼接结果与真实地面控制点之间的偏差；融合效果是指拼接后的影像是否出现边界模糊、锯齿等问题；地物提取精度是指拼接结果在地物边界提取等任务中的准确性。
通过质量评估，可以及时发现并纠正拼接过程中的问题，提高拼接的精度和可信度。
无人机航拍摄影中的图像处理技术教程近年来，无人机航拍摄影越来越受到追捧，成为摄影爱好者和专业摄影师的新宠。
然而，无人机拍摄的照片和视频素材需要通过图像处理技术的加工和优化，才能达到更高的质量和更好的效果。
本文将介绍无人机航拍摄影中常用的图像处理技术，并讲解如何利用这些技术提升无人机航拍作品的视觉效果。
首先，无人机航拍摄影中最常用的图像处理技术之一是色彩校正。
由于光照条件、天气等原因，无人机拍摄的照片或视频素材可能存在色彩失真的问题。
因此，进行色彩校正是必不可少的步骤。
色彩校正可以通过调整图片的亮度、对比度、饱和度等参数来纠正色彩偏差，使图像更加真实自然。
其次，无人机航拍摄影中常见的图像处理技术还包括画面增强和去噪。
无人机在飞行过程中容易受到风力、震动等因素的干扰，导致拍摄的照片或视频中出现画面模糊的情况。
为了使图像更加清晰，可以利用图像锐化技术对细节进行强化，增加图像的清晰度。
此外，图像通常会受到噪声的干扰，特别是在低光条件下拍摄的照片。
为了去除这些噪声，可以使用图像去噪技术来提高图像的质量。
另外，无人机航拍摄影中常用的图像处理技术还包括图像拼接和景深增强。
由于无人机的视角和拍摄方式的特殊性，往往需要将多张照片进行拼接，以获得更广阔的视野。
图像拼接技术可以将多张照片无缝地拼接在一起，形成一张完整的图像。
此外，无人机航拍的照片往往会因为视角较高而导致景深较浅，景物不够立体。
通过景深增强技术，可以在后期处理中增加景物的层次感和立体感，使图像更加生动。
对于专业的无人机航拍摄影师来说，除了常规的图像处理技术，还需要熟悉和掌握一些高级的图像处理技术。
例如，HDR（高动态范围）技术能够通过在不同曝光下拍摄的照片进行合成，增加图像的动态范围，提高亮度细节和色彩表现力。
全景拼接技术能够将多张照片拼接在一起，形成一张全景照片。
此外，还有特效处理、人像美化、去除物体等技术，可以通过对图像进行处理，创造出更加出色的无人机航拍作品。
无人机低空遥感影像自动拼接技术的研究摘要：近年来，无人机低空遥感影像的自动拼接技术得到了业内的广泛关注，研究其相关课题有着重要意义。
本文首先对相关内容做了概述，分析了无人机低空遥感影像的处理，并结合相关实践经验，分别从多个角度与方面就无人机低空遥感影像的自动拼接方法展开了研究，阐述了个人对此的几点看法与认识，望有助于相关工作的实践。
关键词：无人机；低空遥感影像；自动拼接技术1前言自动拼接技术作为无人机低空遥感影像应用中的一项重要方面，对其的相关研究极为关键。
该文提及的研究，将会更好地提升对自动拼接技术的分析与掌控力度，从而通过相应的措施与途径，进一步优化无人机低空遥感工作的最终整体效果。
2概述低空无人机搭载小像幅数码相机，单张像片覆盖范围较小，测区的完整影像需由若干单张像片匹配与拼接而成。
在低空作业时，受自驾仪（陀螺）、数码相机和机身三轴关系不一致、气流等影响下，会偏离设计航线且飞行姿态较差，使获取的相邻遥感影像间存在较大像片旋角和不规则的像片重叠度，导致无法确定搜索范围，降低基于灰度影像匹配的准确率和可靠性，甚至失去灰度相关性。
影像匹配作为数字摄影测量领域的核心问题，实现了不同影像上像点之间对应性关系的自动建立，是空中三角测量和数字表面模型等空间数据产品自动生成的基础，按匹配基元可分为基于灰度、基于特征和基于理解与解译三类。
在影像匹配领域中，有许多基于点特征的检测算法，如Moravec、Forstner、Harris、SUSAN、SIFT及其改进算法等等。
针对低空无人机遥感影像的特点，本文通过分析无人机低空遥感影像的处理流程，提出了无人机低空遥感影像的自动拼接方法，以期对后续作业有所帮助。
3无人机低空遥感影像的处理流程3.1影像预处理无人机搭载的非量测型相机不是专门为摄影测量设计的，它没有准确地测定内方位元素，且透镜的排列也没有进行严格的校正，所以拍摄得到的数字影像边缘存在较大的光学畸变误差。
无人机航拍数据处理技术及其应用随着科技的不断发展，无人机的应用越来越广泛，其中最为重要的应用之一就是航拍数据采集。
无人机航拍可以通过高清无人机摄像头获得高精度的数据，包括地形、建筑物的地理空间信息、变化监测、水资源、森林资源、农作物和渔业资源的监测和管理等等。
如何利用这些数据有效地完成各项工作任务是无人机航拍数据处理技术的关键所在。
一、航拍数据预处理在对航拍数据进行处理之前，我们需要对数据进行预处理，可以提高数据的精度和效率。
其中，预处理的工作主要包括图像去噪和校正。
图像去噪一般采用一些先进的去噪算法，如小波去噪、模态滤波等，可以提高后续数据处理的准确度和效率。
而校正则是将采集到的图像经过一系列校正算法处理，得到更准确的图像位置信息。
二、影像拼接技术航拍数据处理中最重要的技术之一就是影像拼接技术，在航拍中生成连续的影像。
拍摄的每个图像都包含了部分已拍摄的区域，因此，当我们通过一些算法拼接这些图像时，就可以生成连续的高分辨率图像。
针对不同的拍摄任务，我们可以选择不同的拼接技术。
如果拍摄区域面积较小，则可以使用基于图像内容的自动拼接算法。
而对于大面积的拍摄任务，我们则需要采用精确匹配算法。
影像拼接技术的准确性和成像质量直接影响航拍数据处理的效果。
三、三维重建技术三维重建技术可以利用拍摄到的航拍数据生成三维模型，这是非常有用的技术，可以在很多领域中得到应用，如3D打印、城市规划、景观设计等。
三维重建技术需要严谨精确的数据处理，包括影像的加密、地理坐标系的转换、拍摄时的姿态校正等等。
此外，三维重建的过程也需要一些有力的算法支持，如三角网格算法、简化算法等等。
四、机器学习技术随着机器学习技术不断发展，它对于航拍数据处理的应用也变得越来越普遍。
尤其是在图像分类、识别和定位中的应用，更是发挥了极其重要的作用，可以避免许多繁琐的人工处理工作。
机器学习技术主要依赖于一些经过训练的神经网络和分类器，在处理数据时可以自动进行训练和分类。
无人机航拍图像处理技术的研究与应用随着科技时代的飞速发展，无人机（UAV）在各个领域得到了越来越广泛的应用。
其中，随着无人机摄像技术的不断升级，无人机航拍图像处理技术已成为无人机应用的重要组成部分，其在城市规划、农业观测、灾害监测、电力勘察等方面具有广泛应用前景，越来越受到人们的重视。
一、无人机航拍图像处理技术的基本原理无人机航拍图像处理技术是一种以人工智能技术为基础的图像自动处理技术，主要通过机器学习、计算机视觉及遥感等技术，对无人机航拍的图像进行智能化处理。
无人机航拍的图像处理技术具体基本原理如下：1、采集数据无人机航拍图像处理技术首先需要获取无人机航拍的图像数据，通常采用遥感设备和高清摄像机获取，这些设备常常可以安装在无人机的载荷下进行。
2、图像预处理无人机航拍的图像预处理是将图像中的信息进行筛选和处理，主要包括：图像去噪、图像补偿、拼接和校正等处理。
3、图像分割、分类与特征提取图像分割是将图像中的元素（例如对象、背景或前景）提取出来，并按照类别对图像进行分类和针对特定元素进行特征提取。
4、图像识别对于无人机航拍的图像数据，可以通过人工智能对其进行自动识别，使得无人机能够进行智能化控制。
二、无人机航拍图像处理技术的应用1、城市规划无人机航拍图像处理技术在城市规划中具有广泛应用前景。
通过采集和处理大量的城市航拍数据，可以对城市区域的用地状况、建筑物高度分布、绿化覆盖度、地形地貌等进行分析，在规划过程中为决策提供更为精准的数据和可视化的效果。
2、农业观测无人机航拍图像处理技术在农业观测领域也具有较为广泛应用。
通过无人机航拍图像，可以实现对农田地块的划分、农作物的生长情况、秸秆覆盖区域等进行划分和分析，为农业生产提供更为精准的数据和帮助。
3、灾害监测无人机航拍技术在短时间内，对受灾区域进行智能监测，帮助救援工作更快地进行。
通过无人机航拍过程中获取的图像数据，可以实现针对区域的快速分析，对受灾情况进行了解，为救援工作提供更为有力的信息。
一种新的无人机航拍图像快速拼接算法
李玉峰;任静波
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2022(39)5
【摘要】针对无人机航拍图像拼接算法存在拼接速度慢、拼接结果不精准等问题,提出了一种新的无人机航拍图像快速拼接算法。
采用A-KAZE算法构建非线性尺度空间并寻找局部极值点,利用改进的二进制特征描述子FREAK进行采样,采用主成分分析法对特征描述子进行精简降维。
对最近邻比率策略设定搜索阈值,提高特征点配准效率,再利用随机样本一致性算法对特征点进一步提纯,使用加权平均融合算法对待拼接图像进行融合。
实验结果表明,所提算法的特征点提取速度和特征点匹配速度较快,同时提高了特征点匹配正确率及拼接精度,拼接后的图像没有明显的拼接缝,整体颜色亮度保持一致,能够有效提高拼接图像速度和质量。
【总页数】7页(P201-207)
【作者】李玉峰;任静波
【作者单位】沈阳航空航天大学电子信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种新的无人机航拍序列图像快速拼接方法
2.一种快速的基于SIFT算法的无人机航拍序列图像自动拼接方法
3.海事监管中无人机航拍图像快速拼接算法
4.基于
SIFT的无人机航拍图像快速拼接技术研究5.基于无人机航拍图像快速拼接方法的研究
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1 航拍图像序列自动拼接技术与地图重建航拍图像序列自动拼接是指将一组内容上相关的航拍图像自动拼接为一幅能够更为全面描述场景内容的全景图像的过程。
鉴于视觉系统中存在的分辨率与视场范围之间的固有矛盾，为了保证较高的分辨率，单幅的航拍图像对应的场景区域通常较小，不利于准确、全面地观察和分析地面场景。
而航拍图像自动拼接技术正是解决这一问题的有效途径。
航拍图像拼接主要包括配准和镶嵌两个步骤，其中的核心是图像配准。
人们已经提出了很多配准方法，如灰度相关法、相位相关法、基于特征的方法等。
其中，基于特征的方法首先在两幅输入图像中分别提取具有不变性的特征点，然后通过搜索比较得到一组匹配的特征点对，并利用这些特征对之间的对应关系估计出全局变换参数，最后借助估算出的变换模型将两幅图像校正到同一平面上，从而实现配准。
相对于其他方法，基于特征的配准方法能够容忍更大的图像差异，有助于获取稳定的配准结果。
基于特征的配准方法主要有三个步骤：提取特征点、搜索匹配点和计算转换矩阵。
1.1 坐标系统在图像采集过程中需要将客观世界的3D 场景投影到摄像机的2D 像平面上，这个投影可以用成像变换来描述。
成像变换涉及到不同坐标系之间的变换，考虑到图像采集的最终结果是要得到计算机能够处理的数字图像，这里介绍一下对3D 空间景物成像时所涉及到的坐标系统。
(1)世界坐标系也称真实或现实世界坐标系统XYZ ，表示场景点在客观世界的绝对坐标(所以也称为客观世界坐标系统)。
一般的3D 空间场景都是用这个坐标系统来表示的。
(2)摄像机坐标系以摄像机(观察者)为中心制定的坐标系统xyz ，将场景点表示成以观察者为中心的数据形式，一般常取摄像机的光轴为Z 轴。
因为在场景中也许有多个摄像机，而每个摄像机都会有自己的坐标系。
在许多情况下，图像平面坐标系是摄像机坐标系的一部分。
根据透视投影公式可建立图像坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系式：c c cf x y z x y == （3－5）用矩阵形式表示为：00000010101c c c cx x f y z y f z ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ （3－6）(3)像素坐标是用来表示图像阵列中图像像素位置的坐标，它也称图像阵列坐标或网格坐标。
因为摄像机采集到的图像以标准电视信号的形式输入计算机，经计算机中专用的数模转换板变换为数字图像，每幅数字图像在计算机内为M N ⨯的数组，M 行N 列的图像中每一个元素（称为像素，pixel ）的数值即是图像点的亮度（或灰度）。
对于图像中每一个像素的坐标值[],i j ，i 表示该像素在图像中的列数，j 表示该像素在图像中的行数，此时i 和j 都是正整数。
这种表示方法特别方便计算机程序对图像进行处理，因为它和计算机程序中的数据结构二维数组对应，写起程序来相当方便。
为了提高处理图像的精度，还可以引入子像素（subpixel ）的概念。
所谓子像素是指像素与像素之间的点，其坐标用小数表示。
（4）图像平面坐标是用来表示场景点在图像平面上的投影的坐标系。
由于在像素坐标系中每一个像素的坐标(,)u v 分别是该像素在数组中的行数与列数，并没有用物理单位表示出该像素在图像中的位置，因而需要再建立以物理单位（例如cm ）表示的图像坐标系。
该坐标系以图像内某一点1O 为原点，x 轴与y 轴分别与,u v 轴平行，如下图所示，其中(,)x y 表示以毫米为单位的图像坐标系的坐标。
图 1像素坐标系与图像平面坐标系的关系其中，世界坐标系与摄像机坐标系之间是刚体转换关系。
设空间中某一点P 在世界坐标系和摄像机坐标系下的坐标分别是(,,)Tw w w x y z 与(,,)Tc c c x y z ，其转换关系式如下：1111c w w c w w Tc w w x x x y Rt y y z O z z ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦1M （3－7）其中，R 为3⨯3旋转矩阵；t 为三维平移向量；(0,0,0)T O =；1M 为4⨯4矩阵。
合并式（3－4）、（3－6）和（3－7）得：00001000010000100100011000010011w w c ww x w y Tw u x dx u f R t y z v v f O z dy x u R t y v O z αα⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦12w w M M X MX T 1 （3－8）其中，x f dx α=，y f dy α=；X w =(x w ，y w ，z w，1)T ；M 为3⨯4矩阵，称为投影矩阵；M 1完全由0,,,,v u dy dx f 决定，它们只与摄像机内部结构有关，是摄像机内部参数；M 2完全由摄像机相对于世界坐标系的方位决定，是摄像机的外部参数。
摄像机标定就是要得到内外参数，从而确定投影矩阵M 。
1.2 成像模型一般的成像系统通常将三维场景变换为二维灰度或彩色图像，这种变换可以用一个从三维空间到二维空间的映射来表示：32:(,,)(',')f R R x y z x y ->-> （3－9）此种映射通常用到两种几何变换：正交投影和透视投影。
透视投影是最常用的成像模型，单灭点透视投影可以用针孔成像模型来近似表示，（假设相机的焦距为f ）。
设坐标系的设置如下图：图 2当把图像平面对称对小孔的另一侧时，得下图：图 3则投影公式为：x z f x ='，y zfy ='，其矩阵形式为： ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡z f f000000000000，简写为⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡z f f 000000 假设地面是一个水平面，z 轴垂直于地面向下，则投影矩阵T 为：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡h f f0000但是实际上摄像机得到的图像是按照三灭点透视投影成像的，而且地面由于存在建筑物或者是山地，地面并不是一个平面。
所以当摄像机和拍摄物体的处于某种特殊关系时，上述情况就必须考虑，下面对此进行具体的分析。
1.3 摄像机的运动摄像机在世界坐标中的位置如下图所示。
一般摄像机的运动可以分为以下几种基本运动方式：平移：摄像机的运动平行于成像平面xy ，即摄像机平行于成像平面的运动； 镜头缩放：镜头的焦距发生变化，即成像平面与场景的距离发生变化； 水平扫动：摄像机绕y 轴旋转； 垂直扫动：摄像机绕x 轴旋转； 自转：摄像机绕光轴z 轴旋转；由于本项目中主要处理航拍图像，所以我们假设摄像机的光轴z 轴，1.4 航拍图像的纠正无人机在空中进行拍摄，摄像机的姿态是不稳定的，这使得图像序列中每一帧对应的变换矩阵都不相同，因此需要对之进行纠正。
理论上有这样几种纠正的方式：（1）利用野外可测的控制点求解摄像机的外部参数，然后进行图像校正；（2）在目标区域有正视影像或者基准图像的基础上，将采集的图像与基准图像进行配准，从而将图像序列中所有图像变换到同一个基准下；（3）基于机载导航系统和定位系统获得相机姿态，进行纠正。
1.5 定义航拍图像序列由处于飞行运动中的机载成像设备拍摄的，相邻帧之间往往存在着复杂的几何变换关系。
记成像平面上某一点Pi 的坐标为( xi ，yi ) ，其三维齐次坐标为( xi ，yi ，1) 。
设O是平面场景中的一个被观测点，假设它在两个不同成像面上的像点的坐标分别为P0和P1: P0 和P1 的齐次坐标之间满足如下关系:P1 = T P0T为8－参数透视变换矩阵。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=187654321m m m m m m m m T 大量实验证明，由于航拍图像序列中相邻两帧图像间视差较小， 所以可以用式(2) 给出的仿射变换矩阵来近似表达。
⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=10654321m m m m m m T 1.6 变换矩阵的计算对于航拍图像，由于其拍摄平台通常距地面较远，因而可以将一定范围内的大地场景近似为一个平面区域。
也正因为这个原因，可以将一定长度的航拍图像序列拼接为一幅全景图像。
已知摄像机到地面的高度为h 。
由于摄像机的运动，相邻帧图像之间存在一定的变换关系，我们把这些关系分为下列几仿射变换可以描述图像的旋转、平移和缩放等运动，但是难以描述摄像机水平扫动、垂直扫动和镜头缩放等运动，其应用会受到一定的限制，在摄像机受限运动的情况下，采用仿射变换模型会大大的简化计算，拼接的效果也很好。
假设透视投影（Perspective Projection ）用针孔成像模型来近似表示。
摄像机三个姿态角表示机体轴系与地面轴系的关系，定义如下: 俯仰角θ:光轴与地平面的夹角，以摄像机垂直地面向下为正。
偏航角ψ:光轴在地面上的投影与地轴间的夹角，以摄像机向右偏为正.滚转角φ:又称倾斜角，指光轴与包含光轴的铅垂面间的夹角，摄像机向右倾斜时为正。
由于无人机获得的视频其观察方向都是向下的，所以我们假设世界坐标系为无人机当地水平坐标系：u 轴沿参考椭球面酉卯圈方向并指向东，v 轴沿参考椭球子午圈方向并指向北，w 轴沿参考椭球内法线方向指向地心。
则上述矩阵对应三者皆为零角度的情况。
假设这时获得的图像为Im1(x1， y1)。
设摄像机当前的滚转角为φ，则图像的变换矩阵为一个旋转矩阵：⎥⎦⎤⎢⎣⎡-φφφφcos sin sin cos 其齐次矩阵为：⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-100cos sin 0sin cos φφφφ 设摄像机偏航角ψ，则对应柱面投影矩阵设摄像机俯仰角θ，则对应球面投影矩阵1.7 特征点的构建在基于特征的匹配技术中，其首要任务是提取稳定的特征，并进行描述。
常用的方法有基于空间关系的匹配算法、基于不变量描述子的匹配算法、金字塔、和小波算法等等。
SIFT ( Scale Invariant Feature Transform 即尺度不变特征变换) 特征匹配算法是目前国内外特征匹配研究领域取得比较成功的一种算法，该算法匹配能力较强，能提取稳定的特征，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换、视角变换、光照变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力，从而可以实现差异较大的两幅图像之间的特征的匹配。
1.8 搜索匹配点为了建立两幅图像之间的匹配关系，Marr 提出了匹配应该满足的三个基本约束条件： 1） 唯一性：物体表面任意一点到观察点的距离是唯一的，因此其视差是唯一的。
给定第一幅图像中的一点，其在第二幅图像中对应匹配点最多只有一个。
2）相似性：对应的特征应有相同的属性。
