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一种基于无人机位姿信息的航拍图像拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对现有航拍图像拼接方法处理速度较慢的问题,提出一种基于无人机位姿信息的快速拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获得无人机航拍时的坐标和姿态角,根据每一幅航拍图像对应的无人机坐标和姿态角计算它们之间的单应变换矩阵,实现航拍图像之间的快速配准。然后通过单应变换矩阵的运算得到拼接图像之间的配准,最后完成多幅图像的拼接得到整个区域的全景图。试验结果证明该方法快速有效。 相似文献
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针对水面污染区域的识别及快速测量,通过电子测量手段和图像甄别方法,提出了一种高精度的水面污染面积测量方案,以满足水域管理和监测盲点污染需求。根据机器视觉的单目视觉测距原理,采用无人机航拍为该测量过程提供相应参数及污染区域方位信息。系统通过图像分割与堆叠技术对拍摄图片中油污染区域特征进行人工圈定边界识别,利用适用于该面积测量的视觉图像处理方法,设计了水面污染面积测量的人机交互,实现对污染区域面积进行实时或后期测量。试验结果表明,通过无人机实际飞控测量及软件处理,为水域管理提供有效依据,模拟水面污染面积测量精度为10-3 m2,测量相对误差低于5%,垂直拍摄平均相对误差低于1.3%。 相似文献
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一种快速的无人机影像无缝拼接方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对传统的低空无人机影像拼接处理速度慢和几何精度低的问题,提出了一种快速的无人机影像无缝拼接方法:对输入的原始影像按一定尺度进行降采样,在降采样的影像上进行SURF特征提取和匹配,利用RANSAC方法估计初始的相对单应矩阵,然后用Levenberg-Marquardt方法精化单应矩阵,计算出初始的绝对单应矩阵后利用稀疏光束法平差估计出精确的单应矩阵,通过降采样影像与原始影像的单应关系传递单应矩阵到原始影像级,最后进行影像合成,形成整体拼接图。实验结果表明该方法可以有效地提高拼接速度,解决拼接错位问题。 相似文献
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《地理空间信息》2017,(2)
近年来,无人机遥感技术得到较快的发展,无人机遥感技术有着实时性强、灵活性强、低成本以及获取影像分辨率高的特点,在处理应急响应任务时,运用无人机遥感技术,优势极为明显。在无人机进行对地航拍时,所获取的是单张影像,由于像幅的限制,影像并不能覆盖完整的目标区域,相邻的多张影像都有着一定的重叠度,利用重叠区域来将多幅影像依次拼接,获得目标区域的一幅完整影像。随着各种传感器技术的提升,无人机上的相机所获取到的影像的分辨率越来越高,这对影像拼接的速度提出了新的要求。基于无人机遥感影像的特点,采用SIFT算子对无人机遥感影像进行拼接工作,并在CUDA平台下对配准算法进行加速处理,从而提高影像拼接的速度。 相似文献
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低空无人机影像应急快速可视化方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对无人机遥感航测系统在应急服务等时效性要求比较高的应用需求,该文结合当前计算机硬件发展,提出结合CUDA技术和Voronoi图索引的纹理多尺度高效调度算法实现无人机航空遥感影像的实时快速正摄可视化方法,该方法有别于传统的摄影测量成图作业处理流程,无须进行影像的正射纠正和拼接处理,直接利用原始影像实现整个测区影像的高分辨率漫游,在紧急情况下甚至可以直接利用GNSS和IMU数据,快速实现测区影像的漫游;结合航空摄影数据处理流程和阶段,提出了4种不同的实时可视化方案,实现效率和精度优化。最后利用无人机飞行的实验数据对该方法进行了验证。结果表明,该方法对加强无人机遥感航测系统在应急服务中的时效性非常有意义。 相似文献
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无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动。本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71%和88%。随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力。 相似文献
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针对当前无人机航拍遥感图像动态重构效果不佳,图像清晰度较低的问题,提出基于压缩感知的无人机航拍遥感图像动态重构方法.构建无人机航拍遥感影像降质模型,获取图像特征信息,进一步对无人机航拍遥感图像进行降噪预处理,更好地提高无人机航拍遥感图像的分辨率、光谱和多时相趋势,有效解决采样数据量大、采样时间长、数据传输存储量大等资源浪费问题.最大程度上提高无人机航拍遥感图像的采样率、降低无人机航拍遥感图像动态重构复杂度,有效获得高质量的图像重建的研究要求.实验结果表明,提出的基于压缩感知的无人机航拍遥感图像动态重构方法正确有效,优于目前的主流方法. 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(3)
针对无人机获取的高分辨率遥感图像分类需求,提出一种K-means聚类引导的阈值分类方法。首先计算出无人机遥感图像数据集的Average Silhouette值,作为K-means的最优聚类数目;然后对原始图像进行Kmeans聚类初分割,对初分割结果中的非目标区域进行手工剔除;再对处理之后的新对象进行阈值分割和图像优化,完成对象的提取;最后对所有处理得到的地物标签进行合并,实现遥感图像的识别与分类。基于MATLAB/GUI平台,对提出的分类方法处理步骤进行集成,开发了无人机遥感图像分类处理系统,可对无人机遥感图像进行快速处理,实现半自动解译。对分类结果进行精度验证,其总体精度为91.09%,Kappa系数为0.88,表明该方法用于无人机遥感图像分类处理,能够实现地物的精确分类与信息提取。 相似文献