无人机遥感图像自动配准技术研究

• 作 者: 鲁云飞
• 机 构: 北京大学
• 出 处: 北京大学
• 发表日期: 2011年期
• 关键词: 无人机 遥感图像 图像自动配准 遥感图像处理 几何矩 USAN区域

近年来，无人机在军事及救灾方面作用凸显。无论是军事目标打击、侦察追踪还是地震海啸的救灾减灾，无人机快速、灵活、机动的优势彰显无遗。因此，无人机作为一种遥感平台，也日益受到重视。世界各国已经将其广泛应用到国土资源监察、应急救灾、数字城市建设、农牧林的监测与评估等方面。随之而来的就是无人机图像处理的问题。由于无人机体积小、重量轻，其图像具有数据量大、像幅小、视频图像不稳定，图像易模糊等特点，加之各种应用的需求，无人机遥感图像处理软件的出现成为了迫切需要。另外，图像配准在图像处理中地位突出，是图像拼接、运动目标检测、变化检测的重要步骤。但图像配准算法虽多，但各有各的适用范围，这为图像自动配准提出了难题。　　
本文即围绕着上述两个问题展开，主要工作有两个方面：一是提出了无人机遥感图像处理软件的主要框架及基本功能；二是设计并实现了一种无人机图像自动配准的方法。第一方面的工作是基于无人机图像特点，对无人机图像处理进行了总体框架设计及基本功能设计。考虑到无人机遥感图像既是遥感图像，又属于航空遥感系统，所以功能既包括通用性的遥感图像处理功能又包括数字摄影测量方面的处理。并且在此基础上，还具有可扩充性，随着后续研究的推进以及应用需求的增加，可以在本软件平台下，继续加上新的功能。第二方面的工作主要围绕图像配准展开。为了实现无人机图像快速自动化配准，并拓宽配准方法的应用范围，本文结合基于SUSAN、SIFT、SURF特征提取的三种配准方法的优势实现无人机图像的自动配准。在这个方法中，首先根据图像的几何矩及角点数量对图像进行预分类，以实现按照图像特征自动选取算法的目的。在对图像进行预判后，将图像分配给合适的算法进行处理，这样就集合了三种配准方法的优势，可用这三种算法进行配准的图像在此都可以配准，从而拓宽了该图像配准功能的应用范围。　　
最后，本文在前面分析研究的基础上进行了实验。从局部到整体，即从配准方法自动选取到这个图像自动配准，再到整体模块的运行性能证实了这个方法的可行性和有效性。