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文檔簡介
1、無人機(jī)遙感技術(shù)已成為災(zāi)后監(jiān)測、環(huán)境勘測等領(lǐng)域獲取遙感數(shù)據(jù)的重要手段,它能及時、準(zhǔn)確的獲取目標(biāo)區(qū)域的高分辨率影像。但受到無人機(jī)飛行高度、相機(jī)焦距等的影響,單張影像覆蓋的目標(biāo)區(qū)域范圍較小,本文通過研究無人機(jī)影像序列拼接技術(shù)來擴(kuò)大監(jiān)測范圍。
1)研究SURF算法解決存在平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、噪聲等多種變換的無人機(jī)影像序列特征提取問題。通過對比分析的方式重點(diǎn)研究 SURF算法比SIFT算法快速的原因。通過分析 Harris、SIFT和 S
2、URF算法提取特征的實(shí)驗(yàn)效果表明,SURF算法提取的特征點(diǎn)穩(wěn)定且分布均勻合理,該算法魯棒性高且運(yùn)算速度相對較快。
2)采用最近鄰算法實(shí)現(xiàn)特征粗匹配,分析并選擇透視變換作為影像拼接的變換模型,提出一種雙4-RANSAC算法計算變換參數(shù),同時剔除誤匹配點(diǎn)對以實(shí)現(xiàn)特征精匹配。雙4-RANSAC算法是一種改進(jìn)的RANSAC算法,它首先任選4對匹配點(diǎn)計算模型參數(shù),再增加4對匹配點(diǎn)檢驗(yàn)當(dāng)前模型,若存在一對為非內(nèi)點(diǎn)則重新選點(diǎn)和計算模型。理論
3、分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的雙4-RANSAC算法提高了RANSAC算法的運(yùn)算效率。
3)研究并改進(jìn)小波變換實(shí)現(xiàn)兩幀和多幀無人機(jī)影像序列融合與拼接。首先分析直接平均法和漸入漸出法,接著重點(diǎn)研究小波變換融合法,提出一種基于 NCC(歸一化相關(guān)系數(shù))的改進(jìn)加權(quán)融合算法實(shí)現(xiàn)小波低頻系數(shù)融合。該算法首先將像素擴(kuò)展到其m?n鄰域,再計算對應(yīng)鄰域的 NCC值,若該值大于某一設(shè)定閾值則融合系數(shù)為輸入系數(shù)的平均值,若該值小于設(shè)定閾值則融合系
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