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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种基于多传感器和海平面的遥感图像特征点高程获取方法，属于自主导航和遥感图像领域。该方法控制无人机巡航，采用SLAM方法建立SLAM地图，根据巡航过程中各时刻在SLAM坐标系中的坐标，得到无人机巡航平面在SLAM坐标系中的拟合方程，根据气压计采集的无人机SLAM初始化时的高度信息，得到海平面在SLAM坐标系中的方程，对遥感图像和机载相机图像进行特征匹配，得到特征点对应真实世界三维点的高程信息，最后将高程信息加入到遥感图像。本发明可以求得海平面在SLAM坐标系中的方程，并获得遥感地图中特征点的高程信息，为遥感地图使用者提供更多的帮助。

主权项：1.一种基于多传感器和海平面的遥感图像特征点高程获取方法，其特征在于，包括以下步骤：载入遥感图像并计算得到遥感地图中特征点的位置信息和描述子信息，根据遥感图像拍摄范围设定无人机飞行区域，控制无人机在飞行区域内以固定高度巡航；利用机载相机和IMU组合的SLAM方法对无人机的位姿进行估计，并恢复相机图像中特征点为三维点云，建立包含无人机位姿和场景三维点云信息的SLAM地图；根据SLAM地图中无人机各时刻的坐标位置，通过平面拟合方法解得无人机巡航平面在SLAM坐标系下的拟合方程，利用气压计采集的无人机SLAM初始化时的高度信息，求得海平面在SLAM坐标系中的方程；对机载图像和遥感图像进行特征匹配，得到匹配点在SLAM地图中的三维坐标，计算匹配点与海平面的距离，得到遥感图像中特征点对应真实世界三维点的高程信息，将高程信息加入遥感地图；利用机载相机和IMU组合的SLAM方法对无人机的位姿进行估计，并恢复相机图像中特征点为三维点云，建立包含无人机位姿和场景三维点云信息的SLAM地图，包括：设定无人机SLAM坐标系的原点和方向，确定相机与IMU的外参数矩阵；对机载相机图像序列进行特征检测，得到特征点的位置信息和描述子信息，通过特征跟踪的方式得到同一特征点在不同相机图像中的位置；通过多视图几何方法计算不同相机图像之间的位姿变换，通过三角化方法恢复相机图像中特征点为三维点云；使用光束平差法对无人机位姿和三维点云坐标进行优化；根据已计算得出的无人机位姿信息和IMU输出的数据，计算并优化IMU各项参数，计算得到IMU的预积分量；融合视觉和IMU信息，建立带有尺度信息的无人机SLAM地图；根据SLAM地图中无人机各时刻的坐标位置，通过平面拟合方法解得无人机巡航平面在SLAM坐标系下的拟合方程，利用气压计采集的无人机SLAM初始化时的高度信息，求得海平面在SLAM坐标系中的方程，包括：利用无人机巡航时各时刻在SLAM坐标系中的位置，通过平面拟合方法，求得无人机巡航平面的方程；气压高度计实时获得并输出带有时间戳的无人机飞行高度信息，根据时间戳，得到无人机的飞行高度SLAM初始化时高度；利用无人机巡航平面方程，通过平面间距离公式和海平面与原点的位置关系，确定海平面在SLAM坐标系中的方程；对机载图像和遥感图像进行特征匹配，得到匹配点在SLAM地图中的三维坐标，计算匹配点与海平面的距离，得到遥感图像中特征点对应真实世界三维点的高程信息，将高程信息加入遥感地图，包括：根据特征点的描述子信息，对机载图像特征点和遥感图像特征点进行匹配，建立特征匹配点对关系；根据机载图像特征点与SLAM坐标系中三维点的映射关系，找到遥感图像中特征点在SLAM地图中对应的三维坐标点；利用坐标系中点到平面的距离公式，得到SLAM地图中遥感图像特征点与海平面的距离，进而得到遥感图像中特征点的高程信息；当遥感地图中某个特征点匹配到多个机载图像中特征点时，对每个匹配情况分别计算高程信息并求平均值，将平均值作为最终的高程信息加入到遥感地图特征点位置的信息中。

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