无人机序列影像快速无缝拼接系统的制作方法

文档序号:9632002阅读:363来源:国知局
无人机序列影像快速无缝拼接系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一整套无人机影像拼接处理流程,主要分为影像分块、图像匹配、拼接缝消除三个部分。
[0002]本发明提出一种新的误匹配剔除方法:在进行GPU-SIFT匹配之后会产生一些错误匹配点,从无人机遥感平台和自身序列影像特点着手,提出了一种基于“向量一致性”的误匹配剔除方法。
[0003]本发明还提出一种能快速的将拼接缝处错位现象自适应地分配给整个重叠区以达到视觉平滑过渡、无错位、无鬼影效果的拼接缝消除方法。
【背景技术】
[0004]作为一种新的遥感平台,无人机具有机动灵活、低成本、高分辨率、高时效、操作及维护简单等特点,在建筑物密集地区、危险作业区、地形复杂的丘陵及多云雾地区相对于常规的航空摄影测量方法具有更强的适应性。其应用范围也在持续拓宽,在国防、环保、救灾等方面,发挥着越来越重要的作用。但受自身遥感平台与其所搭载的非量测型传感器的限制,所获取影像数据有如下特点:
[0005]1)单张影像覆盖面积小,影像数量多;
[0006]2)几何畸变较大;
[0007]3)航向重叠度与旁向重叠度都很高。
[0008]目前无人机遥感影像的处理可分为两大类:一类是对无人机序列影像进行图像匹配后再融合、最后进行几何纠正处理,这是较为广泛的无人机影像处理方式,如天富勤公司提出的无人机影像处理方案。另一类是按照传统摄影测量影像拼接流程进行处理,这种方式对姿态参数的精度以及影像质量要求都比较高,处理结果精度受机身搭载设备影响较大,如王聪华等人提出的算法和开发的软件系统。这些都无法满足无人机影像快速拼接的需求,例如在突发自然灾害突发急需应急决策制定的情况下。由于传统的航空摄影处理流程受原始数据和效率限制并不适用于无人机影像的处理,因此,选用图像配准后再融合的方法是无人机影像快速无缝拼接首选方案。而在无人机影像快速无缝拼接过程中,选取一种合适的图像匹配算法是完成图像配准的关键。
[0009]图像匹配是指同一目标的两幅图像在空间位置上的对准。图像匹配技术在近几十年来一直是人们研究的热点,图像匹配技术应用十分广泛,如遥感影像立体观测、计算机视觉、运动分析、以及医学等领域。它可分为人机交互的半自动匹配和完全由计算机独立完成的全自动匹配。全自动匹配可划分为基于特征和基于灰度的两种方式。
[0010]基于灰度的图像匹配虽然匹配的精度比较高,但这种方式通常对灰度变化、图像几何变形及防射变形敏感,加之其计算复杂度高、耗时长。因此,一般较少被应用到实际工程当中。基于特征的图像匹配方法通常能够克服上述缺点。这种方式以匹配计算量少,匹配简单以及受旋转、平移、尺度变化影响较小和几乎不受光照条件影响等优点,在图像匹配领域得到了广泛的应用。
[0011]本文米用的SIFT (Scale Invariant Feature Transformat1n)是 I999 年由 DavidLowe提出的,并在04年完善的一种基于尺度空间的局部特征描述算法。Mikolajczyk针对暴光强度、几何变形、运动模糊、压缩等情况,对十一种典型特征描述算法进行效果对比,结果显示SIFT算法性能最优。因此,综合考虑无人机影像特点,选用了对光照变化、图像旋转、缩放、仿射变形等情况都有较好抗性的SIFT算法。
[0012]无人机遥感影像具有数量多、几何畸变大、曝光不均匀等特点,这些问题导致无人机影像在拼接过程中会产生明显的拼接缝效应,拼接缝现象得不到有效的控制会导致连续拼接后产生明显的拼接错位、融合‘鬼影’现象。拼接缝消除算法是为了满足图像拼接的视觉要求,即拼接结果整体亮度、色调相一致,纹理清晰,便于目视判读。目前,在计算机视觉和摄影测量领域拼接缝消除的研究成果可分为两大类:一类是搜索拼接线,在航空摄影测量与遥感领域主要通过该方式消除拼接缝。另一类是图像融合,在计算机视觉领域主要是通过该方法消除拼接缝。
[0013]结合无人机影像数量多、几何畸变大、曝光不均匀等特点,上述算法应用在无人机影像的快速无缝拼接过程中要么运算量比较大,不能满足快速拼接的要求;要么受到几何畸变大、连续拼接产生累加误差的限制,缺乏一定实用性和灵活性。另外,上述算法在大量无人机影像连续拼接过程中,都会产生图像融合“鬼影”,这将直接影响拼接全景图的目视效果。因此,结合无人机影像自身特点,提出一种快速的拼接缝消除算法是保证无人机遥感平台能够发挥机动灵活优势的关键。

【发明内容】

[0014]本系统在无人机影像快速无缝拼接理论研究基础上,设计并开发了一套无人机影像快速拼接系统。该软件在window7环境下,以0penCV2.0、GSL1.8、ArcEnginel0.0开发包作为支撑,使用Visual Stud12010开发完成。该软件主要功能介绍如下:
[0015]1.测区影像智能分块:计算出沿飞行方向与垂直飞行方向的距离的比值,把该比值作为第一层分块数,然后把每一块按四叉树分块规则进行细分。
[0016]2.测区影像应急拼接:测区应急拼接是利用已有的GPS数据的经玮度以及航向角来完成的,该功能模块可在无人机完成航摄任务后迅速生成整个飞行区域的拼接影像,突发性自然灾害后,该功能为及时响应应急决策有积极辅助作用。
[0017]3.影像快速无缝分布式拼接:根据用户选择的影像进行拼接。通过智能分块,将整个任务区分成若干个子块,用户可通过该功能对分好块的影像进行手动选择来完成影像拼接,以便于可以对分块后的影像进行多计算机分任务并行处理,这也是一种有效的解决数据量大耗时长问题的方式。
[0018]4.整个测区影像快速无缝一键式拼接:〃 一键式拼接〃和〃分布式拼接〃所采用的核心拼接函数是一致的,然而〃 一键式〃不需要人工干预即可将整个试验区拼接成一幅影像,但是这样做等待时间较长。
【附图说明】
[0019]图1不同拼接缝消除算法对比结果图
[0020]图2系统对多条行带多张无人机影像拼接结果
[0021]图3系统主界面截图
【具体实施方式】
[0022]本系统的操作如下:将GPS辅助数据导入无人机飞行质量评价与快速拼接系统。系统根据影像编号对GPS点按航带分组。影像快速拼接包括测区影像应急拼接、分布式拼接、一键式拼接,测区应急拼接是利用已有的GPS数据的经玮度以及航向角来完成的,该功能模块可在无人机完成航摄任务后迅速的生成整个飞行区域的拼接影像,突发性自然灾害后,该功能为及时响应应急决策有积极辅助作用。拼接影像的局部效果依赖于GPS的精度。"分布式拼接"是通过手动选择影像,根据用户选择的影像进行拼接。通过智能分块,将整个任务区分成若干个子块,用户可通过该功能对分块后的影像进行手动选择来完成影像拼接,这样做的好处是可以多任务多台计算机共同工作,对解决拼接速度以及大数量问题都是很有帮助的。〃 一键式拼接〃和〃分布式拼接〃所采用的核心拼接函数是一致的,只不过〃 一键式〃不需要人工干预即可将整个任务区拼接成一幅影像,但是这样做等待时间较长。
[0023]以上所述,仅为发明的【具体实施方式】,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围之内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内,因此,本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。
【主权项】
1.无人机序列影像快速无缝拼接系统主要包括影像快速拼接包括智能分块、测区应急拼接、影像分布式拼接、一键式拼接四部分功能: S1,影像重叠度与拼接误差之间有着密切的关系,唐琎等对最佳重叠比例进行了详细的论述。由两种拼接误差模型所计算出的最佳重叠度分别为0.25和0.35,结合无人机影像的特点,可以将0.25?0.35确定为最佳重叠度范围。因此有时按照最佳重叠度要求,可能将影像做“抽稀”处理,即对同一条航带上的影像隔一张取一张。对于相同测区面积来说,拼接的影像数量将减少一半,这样既提高的拼接效率又会对拼接效果有所改善。根据前面的分析可知,选取的影像应该分布在两个相邻航带。如果将分块的影像看成一个控制网,从网形结构和稳定性考虑,正方形的网形结构要比长方形的网形结构更优。因此在确定分块时,应该首选正方形的分块方法。 S2,测区应急拼接是利用已有的GPS数据的经玮度以及航向角来完成的,该功能模块可在无人机完成航摄任务后迅速生成整个飞行区域的拼接影像,突发性自然灾害后,该功能为及时响应应急决策有积极辅助作用。拼接影像的局部效果依赖于GPS的精度。 S3,"分布式拼接"是通过手动选择影像,根据用户选择的影像进行拼接的。通过智能分块,将整个任务区分成若干个子块,用户可通过该功能对分块后的影像进行手动选择来完成影像拼接,这样做的好处是可以多任务多台计算机共同工作,对解决拼接速度以及大数量问题都是很有帮助的。 S4,〃 一键式拼接〃和〃分布式拼接〃所采用的核心拼接函数是一致的,只不过〃 一键式"不需要人工干预即可将整个任务区拼接成一幅影像,但是这样做等待时间较长。2.根据权利要求1所述的无人机序列影像快速无缝拼接智能分块部分,其特征在于,所述采用了正方形最优的分块规则进行测区影像分块,这种方式可以提高匹配的效率和精度。3.根据权利要求1所述的无人机序列影像快速无缝拼接测区应急拼接部分,其特征在于,该功能模块可在无人机完成航摄任务后迅速生成整个飞行区域的拼接影像,突发性自然灾害后,该功能为及时响应应急决策有积极辅助作用。4.根据权利要求1所述的无人机序列影像快速无缝拼接影像分布式拼接部分,其特征在于,用户可通过该功能对分块后的影像进行手动选择来完成影像拼接,这样做的好处是可以多任务多台计算机共同工作,对解决拼接速度以及大数量问题都是很有帮助的。5.根据权利要求1所述的无人机序列影像快速无缝拼接一键式拼接部分,其特征在于,对上述3种功能进行了集成,减少了人为的干预。
【专利摘要】本发明名称为无人机序列影像快速无缝拼接系统,是针对无人机影像处理周期长的问题提出的,为抗震救灾等突发自然灾害提供应急数据源。提出了一种在无其它控制点情况下,仅利用无人机序列影像和自身记录GPS信息对任务区影像进行快速无缝拼接的方法。首先,根据GPS坐标信息对任务区影像进行分块以减少拼接误差的累加。然后,使用SIFT(Scale?Invariant?Feature?Transform)算法进行图像匹配,剔除误匹配点后获取同名点。最后,提出“幂距离比值拉伸”拼接缝消除算法,该方法具有较小时间开销。以四川汉旺震后无人机影像为例,完成整个任务区678张影像拼接仅需花费3小时,拼接结果视觉效果良好,可满足在自然灾害突发情况下及时获取实时高分辨影像的迫切需求,辅助灾后应急措施的制定。
【IPC分类】G06T3/40
【公开号】CN105389777
【申请号】CN201510697762
【发明人】田金炎, 段福洲, 欧阳 , 李小娟, 周丙锋, 王乐, 时晨
【申请人】首都师范大学, 田金炎, 段福洲, 欧阳 , 李小娟, 周丙锋
【公开日】2016年3月9日
【申请日】2015年10月23日
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