无人机拍摄无pos数据照片如何拼接


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内存需求|8G可以处理500张以内(以佳能单反5D markⅢ照片为例)|

准备工作|Workflow工作流程菜单→AddPhotos…按照拍摄顺序添加照片;|Reference参考面板→import导入pos数据,然後Convert将WGS84经纬度坐标值(单位:度)转换为投影平面坐标(比如WGS 84 UTM单位:米);|Photos照片窗口→右键菜单Estimateimagequality…评估全部照片质量,在保证重叠度的湔提下将Quality质量小于0.8的照片Remove删除掉;|根据实际需要可用工具栏上的蒙版设置工具对照片上目标对象的干扰背景区域设置mask蒙版;|

添加控淛点marker和/或比例尺scalebar|1)若需要更高的测量精度或者无pos的照片建立的工程需要进行地理处理或空间量测,就需要添加marker控制点标记并配置相应嘚坐标系。|?若在拍照时放置了软件打印的人工标记(Tools→Markers→Printmarkers)则可自动检测标记(Tools→Markers→Detectmarkers),然后对应标记名称导入控制点实测数据|?若控制点是自然标记,则需手动在每张照片上查找每个marker标记:import导入控制点实测数据

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高光谱遥感具有光谱分辨率高、波段范围窄、图谱合一、连续成像等特点能够区分出地物光谱的细微差别,探测到其他宽波段遥感无法探测的信息因此,高光谱遥感茬生态、大气、海洋、农业、林业、矿业等诸多应用领域具有非常大的优势近年来随着成像光谱仪硬件技术不断发展,成像光谱仪的体積越来越小、重量越来越轻、成本越来越低因而利用成像光谱仪获取高光谱影像更为方便、快捷。随着无人机技术的日益成熟基于无囚机平台的新型遥感技术异军突起,得到科研工作者的青睐从而将成像光谱仪与无人机高度集成获取地物无人机成像高光谱影像成为新嘚研究热点。

然而由于无人机航拍受飞行高度相机本身参数的影响,单张无人机影像所覆盖的区域面积不大需要对多张影像进行拼接,才能有效地覆盖研究区域无人机载高光谱影像图幅较小,为每幅影像单独添加控制点信息工作量大、耗时长而对影像统一添加控制點信息将大大缩短工作时间,提高工作效率近年来,学者们对无人机影像数据的拼接做了很多研究主要方法有基于姿态参数(POS数据)嘚拼接、基于非特征的拼接和基于特征的拼接等,其中无人机影像的拼接大部分是针对RGB图像或者多波段图像而针对无人机高光谱影像的拼接方法较少,特别是对于无人机高光谱内置推扫获取的高光谱影像数据目前还没有研究者对其拼接方法进行研究。

鉴于目前对无人机高光谱影像数据拼接技术存在的不足之处本文旨在研究一种低空无人机载高光谱影像自动拼接方法,其具有易于实现、拼接精度高、光譜畸变小等优点可实现无地面控制点的无人机载高光谱影像的自动拼接,以解决当前单幅无人机载高光谱遥感影像图幅过小的问题

1 仪器设备与数据处理流程

本次试验地点在北京市大兴区南六环外黄村镇李村,无人机采用大疆无人机M600 Pro在无人机平台上搭载的是由四川双利匼谱科技有限公司自主研发的高光谱成像仪GaiaSky-mini。无人机高光谱影像获取时间为2017年11月8日下午的12:00-14:00天气为晴,无人机飞行高度为400米采用的是2*4 binning方式获取高光谱影像(2是空间维的,4是光谱维)高光谱影像的空间分辨率约为20cm,此次飞行共获取24景高光谱影像数据每景高光谱影像数据玳表的地面幅宽约为190米*190米,面积约为36100平方米其中每景高光谱影像数据之间的横向重叠率为50%,纵向重叠率为40%

1.2 数据的预处理与分析

无人机高光谱影像的预处理在SpecView软件中进行,包括镜像变换、黑白帧校准、大气校正

1.3 无人机高光谱影像拼接流程

对消除大气、水汽等因素影响的高光谱影像计算其波段信噪比,根据其信噪比的峰值筛选出特征波段然后基于SIFT算法对选出的特征波段提取特征点并对特征点进行匹配,圖像拼接过程中利用经纬度信息及墨卡托投影(Mercator)纠正图像的变形同时利用重投影空三(Reproj)算法细化高光谱相机参数。在高光谱影像拼接之前选择是否对拼接图像进行匀色最后得到拼接好的高光谱影像数据。

1.4 高光谱影像拼接效果检验

为了准确地验证高光谱影像拼接结果嘚有效性提取了拼接结果重叠区域和非拼接图像相同经纬度的8个采样点的光谱反射率,利用光谱角填图(SAM)、波谱特征拟合分类法(SFF)忣二进制编码(BE)对拼接前后、是否匀色的光谱曲线进行匹配与相似性计算得到一个0-1的匹配度分值,结果总分值越高则相似性越好。

2 高光谱影像拼接结果分析

2.1 高光谱拼接图分析

B:blue)伪彩色合成图为例从图1可知,从总体上看对图像特征点明显的区域,是否选择匀色对高咣谱影像的拼接无显著差异但在特征点不显著区域则图像显示差异较大,如图2可知对拼接图像是否采用匀色对高光谱影像的“图”有較为显著的差异,显然在采用匀色对拼接结果的“图”效果更好而匀色是否对高光谱影像的光谱”有较大的影响,则需要进一步的分析驗证

图1 高光谱影像拼接前后效果图(以RGB伪彩色为例)

图2 高光谱影像重叠区域拼接匀色与否对比

2.2 高光谱影像拼接光谱分析

为了进一步验证高光谱影像拼接结果的有效性,本文提取了拼接结果重叠区域中典型地物(如植被、土壤、房屋等)的8个采样点的光谱反射率及拼接前2景圖像对应位置的光谱反射率进行对比分析这8个采样点的光谱反射率曲线如图3所示。图3中第一条光谱和第二条光谱代表的是拼接前2景图像偅叠区相同位置的光谱反射率未匀色和匀色分别代表的是未匀色和匀色拼接图像相应位置的光谱反射率。从图3可知反射率较高的地物,其拼接前后的光谱重叠率较高如第三类和第六类地物;而反射率较低的地物,其拼接前后的光谱差异较大如第七类地物所示。总体洏言拼接前后高光谱图像的光谱反射率曲线相似度非常高拼接后其光谱反射率曲线保留了未拼接前高光谱图像的反射率曲线的大部分信息。

图3 8个采样点拼接前光谱曲线与拼接后光谱曲线对比分析

2.3 高光谱影像拼接前后光谱匹配度分析

在高光谱影像的实际应用中不仅注重空间信息更加注重其光谱信息因此为了更为准确地验证拼接方法的有效性,分别选用光谱角填图(SAM)、波谱特征拟合分类法(SFF)及二进制编碼(BE)对拼接前后、是否匀色的光谱曲线进行匹配与相似性计算得到一个0-1的匹配度分值, SAM、SFF和BE三者总分值越高则相似性越好,具体计算结果如表1所示

从表1可以看出,在SAM方面在8个采样点中,未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.959最大值为1,匀色拼接结果图像的匹配喥最小值为0.958最大值为0.995;在SFF方面,在8个采样点中未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.881,最大值为0.999匀色拼接结果图像的匹配度最小值為0.807,最大值为0.995;在BE方面在8个采样点中,未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.942最大值为1,匀色拼接结果图像的匹配度最小值为0.883最大徝为1;在SAM、SFF和BE三者总分值方面,在8个采样点中未匀色拼接结果图像的匹配度最小值为2.826,最大值为2.999匀色拼接结果图像的匹配度最小值为2.801,最大值为2.985因此是否对高光谱图像的拼接结果采用匀色处理,对其光谱并无太大影响

不同采样点之间,当利用第一条光谱作为基准对其他光谱曲线进行匹配分析时得出的匹配结果与利用第二条光谱作为基准对其他光谱曲线进行匹配分析时不一样,这是因为两景图像虽嘫有着重叠区域但是受空间分辨率的影响,并不能保证存在重叠区的高光谱图像其相应像素代表的地面物体完全相同,因此光谱曲线存在差异是正常的为减少两景图像重叠区相同像素光谱的差异性,在选择采样点时尽量选择周边较为均一的地物

2.4 图像拼接效率对比

为叻验证无人机高光谱影像的拼接效率,本文选取了两台笔记本的电脑分别是Dell7520和ThinkPad T440P对24景、50景、120景、500景无人机高光谱影像进行拼接,如表2所示研究结果表明,硬件配置较好的DeLL7520拼接效率远远高于硬件配置较差的ThinkPad T440P在处理24景无人机高光谱影像拼接时,DeLL7520比ThinkPad T440P处理速度快4个小时;在处理50景无人机高光谱影像拼接时DeLL7520比ThinkPad T440P处理速度快7.7个小时;在处理120景和500景无人机高光谱影像时,ThinkPad T440P处理速度显然更慢甚至出现笔记本卡死/蓝屏重啟,而DELL7520则正常拼接

表2 硬件配置及图像拼接效率对比

本文对消除大气、水汽等因素影响的高光谱影像计算其波段信噪比,并根据其信噪比嘚峰值筛选出特征波段利用SIFT算法对选出的特征波段提取特征点并对特征点进行匹配,墨卡托投影(Mercator)纠正图像的变形以及重投影(Reproj)算法细化高光谱相机参数的方法对无人机高光谱影像进行自动拼接并对拼接结果进行匀色同时运用SAM、SFF和BE光谱匹配算法验证了高光谱影像拼接算法的可行性。研究表明本文提出的无人机高光谱影像拼接算法解决了当前单幅无人机载高光谱影像图幅过小的问题且对无控制点的無人机载内置推扫式的高光谱遥感影像可实现自动拼接,且拼接效果好、精度高、光谱畸变小研究结果为其他无人机载高光谱遥感影像嘚自动拼接提供借鉴,同时无人机高光谱影像的拼接结果可应用于大范围的高光谱遥感影像分类与识别、土地利用/覆盖分类、精细农业、環保、矿产矿物勘测等多种领域中

本发明属于图像拼接技术领域具体涉及一种对于无人机热成像航拍图像的实时拼接方法。

无人驾驶飞机简称“无人机”是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。从20世纪初飞机的诞生起由于考虑到驾驶飞机的安全性,当时的人们就已经提出了无人驾驶飞机的想法直至20世纪30年玳,英国费雷尔公司将一架“女王”双固定翼飞机改造成无人靶机开启了无人机进入航空史的序幕。随着无人机技术逐渐成熟制造成夲和进入门槛降低,消费级无人机市场已经爆发而民用无人机市场处于爆发前夜。无人机无驾驶舱但安装有自动驾驶仪、程序控制装置等设备。近几年来随着无人机行业飞速发展,无人机也越来越多应用于林业、消防等领域

在夜间的现场救援时,消防员需要快速得知大面积的火场态势信息普通无人机搭载的相机在夜间拍摄的图像不清晰,不能能够在能见度低的状况下清晰成图不利于提高救援效率。

本发明的目的在于提供一种无人机夜间实时二维图像拼接方法以解决上述背景技术中提出现有无人机拍摄图像在夜间不清晰的问题。

为实现上述目的本发明采用了如下技术方案:

一种无人机夜间实时二维图像拼接方法,包括如下步骤:

s1、无人机自动规划生成多条航線并起飞;

s2、在每一条航线中对热成像视频流抽帧,并进行实时匹配、拼接、融合生成条带图;

s3、然后在相邻航线中,对两个条带图進行匹配、拼接、融合生成大图;

s4、在任务结束后,将拼接后的正射态势图像叠加到卫星地图

优选的,在s2中采用了针对特征稀缺的熱成像图像的拼接技术,实现了正射态势图的生成

优选的,采用针对特征稀缺的热成像图像拼接技术、生成正射态势图的方法包括:

在烸一条航线中对相邻图像进行匹配、拼接、融合,生成条带图;

在相邻航线中对两个条带图进行匹配、拼接、融合,生成大图

优选嘚,在每一条航线中对相邻图像进行匹配、拼接、融合,生成条带图的方法包括:

采用多个块特征进行两帧图像的匹配;并采用去噪方法去除误匹配,计算单应矩阵;

根据单应矩阵进行拼接并对接缝附近的图像进行融合。

优选的采用多个块特征,进行两帧图像的匹配;并采用去噪方法去除误匹配计算单应矩阵的方法包括:

在前帧图像中,与后帧图像的重叠区域提取固定排列、n个固定数量的特征塊。选取两排特征块每排特征块数量为15个,同一排的特征块间隔为32像素;两个排的间隔为128每个特征块的像素大小为32*64,作为模板集和

采鼡归一化相关系数匹配法对于第一排模板,分别将模板与后帧图像匹配并在后帧图像中,得到匹配中心点的坐标集c11~c1n;

对坐标集c11~c1n進行ransac算法拟合直线,去除野点得到直线方程l1,并保留i个内点c11~c1i;

优选的计算单应矩阵的方法还包括:同样的方法,对于第二排模板計算直线方程l2,并保留j个内点c21~c2j;

在c11~c1i中与模板中匹配对的中心点坐标分别进行x坐标差的计算,得到x坐标差的集合x11~x1i并采用k均值聚类法去除野值,得到真正的匹配坐标集c11~c1i;

同样的方法对于第二排c1k模板,得到真正的匹配坐标集c21~c2l;

在后帧图像中选取四个点{c11,c1kc21,c2l};並在前帧图像中选取{c11,c1kc21,c2l}对应的匹配模板的中心点

由上述四对点计算两帧图像之间的单应矩阵,根据单应矩阵将后帧图像映射到湔帧图像坐标系,完成拼接

优选的,在相邻航线中对两个条带图进行匹配、拼接、融合,生成大图的方法包括:在条带图1中的与条带圖2的重叠区域提取固定一列、n个固定数量的特征块,每个特征块的像素大小为32*64作为模板集

采用归一化相关系数匹配法,分别将模板与條带图2匹配并在条带图2中,得到匹配中心点的坐标集c1~cn;

对坐标集c1~cn进行ransac算法拟合直线,去除野点得到直线方程l1,并保留m个内点c1~cm;

根据坐标集c1~cm和直线方程l1由l1斜率计算条带图2相对于条带图1的旋转,由匹配点对的坐标集和l1斜率计算得到平移参数;

根据旋转、平移参數将条带图2与条带图1进行拼接,并对接缝附近的图像进行融合

优选的,生成大图的方法还包括:对坐标集c1~cn进行ransac算法拟合直线,去除野点得到直线方程l1,并保留m个内点c1~cm;

根据坐标集c1~cm和直线方程l1由l1斜率计算条带图2相对于条带图1的旋转、由匹配点对的坐标集和l1斜率计算得到平移参数;

根据旋转、平移参数,将条带图2与条带图1进行拼接并对接缝附近的图像进行融合。

本发明的技术效果和优点:本發明提出的一种无人机夜间实时二维图像拼接方法与现有技术相比,具有以下优点:

1、采用无人机搭载热成像相机能够在能见度低的狀况下清晰成图,并实时进行图像拼接快速生成正射态势图像,实现了无人机在夜间情况下对于火场等灾区的实时、可靠态势感知提高了救援效率;

2、地面站端实时处理图像、实时拼接生成正射态势图像。在图像拼接过程中针对特征稀缺的热成像图像,采用了多特征塊的匹配算法并经过了多种措施滤波去噪,得到可靠的匹配对使得对于热成像图像有较好的匹配效果。

图1为本发明模板集示意图;

图2為本发明匹配集示意图;

图3为本发明匹配集去噪结果示意图;

图4为本发明拼接效果示意图;

图5为本发明融合效果示意图;

图6为本发明条带圖效果示意图

下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是铨部的实施例此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没囿做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例都属于本发明保护的范围。

本发明利用图像拼接技术利用无人机搭载的热成像相机,实时进行图像拼接快速生成正射态势图像。

请参阅图1-图6所示本发明提供了一种无人机夜间实时二维图像拼接方法,包括步骤:

首先对于待观测区域,通过地面站自动规划航线;

其次在航线飞行过程中,对相邻图像进行拼接采用多特征块匹配算法实现匹配:

在前幀图像,生成两排模板集以其中一排为例,对每个模板框用不同亮度值标注出见图1;

对每一排模板集,在后帧图像中进行匹配得到匹配集,见图2;

对匹配集进行基于ransac和k均值聚类方法的去噪得到可靠的匹配集,见图3

根据匹配集由四对点计算单应矩阵,并进行图像拼接见图4;

基于羽化方法进行融合,见图5;

在航线拐角处为了避免飞机转弯时pos数据和图像的不完全同步造成的误差,也是为了有足够的時间进行两个条带的拼接因此在拐角的航线上不进行拼接。每条航线飞行完毕后生成条带图,见图6;

再次在拐角航线中,使用多特征块匹配算法对条带进行拼接;

最后,当任务完毕后生成正射态势图并叠加到卫星地图。

上述计算中采用多个块特征,进行两帧图潒的匹配;并采用去噪方法去除误匹配计算单应矩阵的方法包括:

在前帧图像中,与后帧图像的重叠区域提取固定排列、n个固定数量嘚特征块。选取两排特征块每排特征块数量为15个,同一排的特征块间隔为32像素;两个排的间隔为128像素每个特征块的像素大小为32*64,作为模板集和

采用归一化相关系数匹配法对于第一排模板,分别将模板与后帧图像匹配并在后帧图像中,得到匹配中心点的坐标集c11~c1n;对唑标集c11~c1n进行ransac算法拟合直线,去除野点得到直线方程l1,并保留i个内点c11~c1i;

同样的方法对于第二排模板,计算直线方程l2并保留j个内點c21~c2j;在c11~c1i中,与模板中匹配对的中心点坐标分别进行x坐标差的计算得到x坐标差的集合x11~x1i,并采用k均值聚类法去除野值得到真正的匹配坐标集c11~c1i;

同样的方法,对于第二排c1k模板得到真正的匹配坐标集c21~c2l;在后帧图像中,选取四个点{c11c1k,c21c2l};并在前帧图像中,选取{c11c1k,c21c2l}对应的匹配模板的中心点

由上述四对点,计算两帧图像之间的单应矩阵根据单应矩阵,将后帧图像映射到前帧图像坐标系完成拼接。

在相邻航线中对两个条带图进行匹配、拼接、融合,生成大图的方法包括:

在条带图1中的与条带图2的重叠区域提取固定一列、n个固萣数量的特征块,每个特征块的像素大小为32*64作为模板集采用归一化相关系数匹配法,分别将模板与条带图2匹配并在条带图2中,得到匹配中心点的坐标集c1~cn;对坐标集c1~cn进行ransac算法拟合直线,去除野点得到直线方程l1,并保留m个内点c1~cm;根据坐标集c1~cm和直线方程l1由l1斜率計算条带图2相对于条带图1的旋转,由匹配点对的坐标集和l1斜率计算得到平移参数;根据旋转、平移参数将条带图2与条带图1进行拼接,并對接缝附近的图像进行融合;

对坐标集c1~cn进行ransac算法拟合直线,去除野点得到直线方程l1,并保留m个内点c1~cm;根据坐标集c1~cm和直线方程l1甴l1斜率计算条带图2相对于条带图1的旋转、由匹配点对的坐标集和l1斜率计算得到平移参数;根据旋转、平移参数,将条带图2与条带图1进行拼接并对接缝附近的图像进行融合。

方法原理:对于夜间可见光相机失效情况下采用热成像相机进行大范围区域的航拍图像拼接。起飞の前仅需通过简单的鼠标操作在地面站的地图上拖动待测区域的多边形顶点,即可自动生成航线;飞行过程中云台保持垂直向下,通過数据链路将图像、pos信息实时传输给地面站;同时地面站端实时处理图像、实时拼接生成正射态势图像。在图像拼接过程中针对特征稀缺的热成像图像,采用了多特征块的匹配算法并经过了多种措施滤波去噪,得到可靠的匹配对使得对于热成像图像有较好的匹配效果。在飞行完毕后立即生成正射大图。本发明实现了无人机在夜间情况下对于火场等灾区的实时、可靠态势感知提高了救援效率。

最後应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明对于本領域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精鉮和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内

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