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基于IDL的无人机遥感影像拼接研究与实现

作　者: 潘舒放
导　师: 洪友堂
学　校: 中国地质大学（北京）
专　业: 摄影测量与遥感
关键词: 无人机遥感 IDL SIFT 影像拼接
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 809次
引　用: 3次
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内容摘要

目前,卫星遥感技术已经在水灾、旱灾、森林火灾、地震、滑坡、泥石流等灾害的调查和灾损评估中得到广泛应用。由于卫星遥感的时间分辨率和空间分辨率的限制,对于灾害的事后分析有一定得价值,但基本不能满足减灾救灾灾情调查与评估的时效性要求。但是无人机遥感技术,可以弥补卫星遥感、航空遥感时效性差的不足。交互式数据语言IDL是一个面向数组的语言,因此广泛应用于数字遥感图像处理。经过30多年的发展,IDL语言进一步强化了图像处理、分析和显示功能,深受广大学者的欢迎。SIFT(尺度不变特征转换,Scale Invariant Feature Transform)是目前广泛应用且强健的特征点提取与特征点描述的方法。它最初作为一种关键点的特征提出来的,其主要思想是在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量;广泛应用于影像融合、影像镶嵌等领域。本文将重点研究利用IDL语言,实现无人机遥感影像无地面控制点的自动拼接。首先对遥感影像进行镜头畸变和姿态参数同步纠正,然后采用SIFT算法进行自动化特征点描述,提取影像间的特征点,并进行特征点匹配,最终根据最小二乘法原理实现区域全景图的拼接。研究结果表明,采用SIFT算法提取特征点实现基于普通非量测相机无人机遥感系统获取的影像快速自动拼接在技术上是可行的,满足减灾救灾工作的突发性要求。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
1 绪论  9-14
  1.1 课题来源与背景  9-10
  1.2 无人机遥感目的和意义  10-12
  1.3 国内外遥感影像拼接研究现状  12-13
  1.4 本文研究重点  13-14
2 IDL 理论基础  14-21
  2.1 IDL 处理遥感影像的优势  14-16
    2.1.1 分析优势  14-15
    2.1.2 应用开发优势  15-16
  2.2 IDL 语言介绍  16-20
  2.3 IDL 语言的主要特点  20
  2.4 本章小结  20-21
3 影像预处理  21-28
  3.1 坐标系统与构像方程  21-23
    3.1.1 像方空间坐标系  21-22
    3.1.2 物方空间坐标系  22
    3.1.3 传感器构像方程  22-23
  3.2 CCD 相机镜头畸变  23-26
  3.3 影像姿态参数同步  26-27
  3.4 本章小结  27-28
4 影像拼接  28-38
  4.1 影像匹配方法分类  28-30
    4.1.1 灰度匹配  28-29
    4.1.2 特征匹配  29-30
  4.2 尺度不变特征转换概述  30-31
  4.3 SIFT 特征匹配  31-37
    4.3.1 尺度空间的生成与极值检测  32-34
    4.3.2 特征点位置最佳化  34
    4.3.3 计算特征点方向性  34-35
    4.3.4 特征点描述  35-36
    4.3.5 SIFT 特征向量的匹配  36-37
  4.4 本章小结  37-38
5 功能设计与实现  38-49
  5.1 功能设计与组成  38
    5.1.1 功能分析  38
    5.1.2 开发环境  38
  5.2 框架及界面设计  38-43
    5.2.1 框架与流程  38-39
    5.2.2 界面设计  39-43
  5.3 功能实现  43-47
    5.3.1 事件响应的实现  43-44
    5.3.2 SIFT 特征点提取与匹配  44-45
    5.3.3 最小二乘拼接  45-47
  5.4 结果展示与分析  47-48
  5.5 本章小结  48-49
6 总结与展望  49-51
  6.1 论文总结  49
  6.2 论文展望  49-51
致谢  51-52
参考文献  52-54

基于IDL的无人机遥感影像拼接研究与实现

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