基于简化SIFT算法的无人机影像重叠度分析

利用无人机进行低空摄影获取地面高分辨率影像,具有成本低、方便、快捷等优点,但由于无人机飞行姿态不稳定,会导致影像自动匹配效率及准确程度降低.SIFT算子具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性,但传统SIFT算法复杂度较高,处理影像时间较长,使数据处理工作效率降低.介绍了一种简化的SIFT算法,并与原SIFT算法做出了对比.说明了影像重叠度分析的主要步骤,将简化的SIFT算法RANSAC算法相结合应用到序列影像重叠度分析中,通过实验证明了可行性.

重叠度对无人机图像拼接效率的影响

为分析重叠度对无人机图像拼接效率的影响,提高无人机平台获取数据的时效性,更好地为灾害损失调查和救灾应急现场等服务,设计重叠度对无人机图像拼接效率影响程度的试验。该试验以单旋翼无人机Scout B1-100搭载多通道光谱成像系统Micro MCA12Snap为数据获取平台,以Pixel Wrench2为多光谱图像的多波段选配合成工具,以Pix4D Mapper为数据处理和分析平台,对23种重叠度的图像数据进行拼接试验分析。结果表明,在软硬件支持的基础上低重叠度图像的获取和处理可以提高无人机图像拼接效率,提升数据获取时效性。

快速航空摄影飞行质量检查方案

当前航空摄影飞行质量检查多数还在使用人工检查的方法,工作量大、效率低,虽然已有一些数字化的检查方法,但其检查速度慢,对计算机硬件需求较高,不方便在飞行外业快速检查数据质量,其实际使用价值不高。因此,有必要设计一套速度快、对硬件需求低的航空摄影飞行质量检查方案。为兼顾速度和精度,该方案将检查项目进行分类,重叠度检查采用匹配的方法,像片旋偏角、航线弯曲度等其他检查项目采用POS数据计算的方法。为提高重叠度运算速度,先将原始影像进行金字塔降采样,再使用速度较快的SURF算法匹配同名点,最后使用RANSAC算法计算单应矩阵获得重叠度。为验证该方案的正确性,以江西某地低空航空摄影数据进行实验,在低配置计算机上以非常快的速度获得了正确结果,整个过程一键式完成,无需人工干预,自动化程度高。