面向災害勘查的無人機遙感圖像配準技術研究.pdf

1、面向災害勘查的無人機遙感技術，通過攝取災害地區(qū)影像加以研究，由于其機動靈活和高效率的優(yōu)勢，得到了廣泛的發(fā)展。災害的特定環(huán)境限制，使得無人機遙感技術在應用中存在圖像成像條件惡劣，影像質量較低，無法取得地面控制點，海量數據處理困難等缺陷，配準技術成為應用的難點。本文針對上訴問題，以探索高效和穩(wěn)定的面向災害勘查的無人機圖像自動批準技術為目的，主要研究了以下幾方面內容。
　　分析和總結了各類配準算法的優(yōu)缺點，結合課題實際情況，提出了分階段

2、匹配的策略。通過粗匹配階段的重疊區(qū)域檢測和精匹配階段的特征檢測與匹配，使得整個配準過程在保證了較高的精度的基礎上，速度和穩(wěn)定性得到了大大的提高。
　　研究了粗匹配的算法，提出了基于相位相關的二次分步搜索法，解決了經典的相位相關法無法檢測圖像旋轉的問題。該算法相較其他方法，充分利用了圖像的信息，具有很強的穩(wěn)定性，并通過分辨率的變換獲得了更高的速度。
　　研究了精匹配階段的匹配算法。首先對Harris算法的角點匹配過程作了改進，

3、提高了角點匹配的速度和精度。其次，針對角點分布不均勻和大面積缺失的情況，本文提出了重疊區(qū)域分塊策略，改善了圖像配準的細節(jié)。
　　最后研究了和改進了空間變換模型。對圖像的畸變模型做了分析，提出了分區(qū)域變換策略，并結合重疊區(qū)域分塊，提出了偽控制點變換模型。該變換模型降低了配準后圖像的失真，并極大改善了圖像配準后的細節(jié)質量。
　　通過實驗驗證，本文提出的匹配策略和相關算法能很好應用于面向災害勘查的無人機遙感圖像配準，具有較好的穩(wěn)定