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申请/专利权人：浙江理工大学

摘要：本发明公开了一种面向水域的无人机遥感多光谱图像拼接方法及系统，属于水域图像处理技术领域。本发明是一种面向水域的无人机遥感多光谱图像拼接方法，根据经纬度POS信息进行图像的几何校正预处理，得到校正图像，并对校正图像添加地理坐标投影信息；然后根据地理坐标投影信息，进行图像的粗配准，得到配准图像；再根据配准图像，利用计算机图形学知识，计算出重叠区域位置，得到待拼接图像；进而构建基于主成分图像的尺度不变特征变换SIFT模型，提取待拼接图像的特征点；并以空间距离作为特征点的相似性评估指标，筛选出符合要求的匹配点；最后构建多分辨率融合模型，对待拼接图形进行融合，实现无人机遥感多光谱图像的拼接。

主权项：1.一种面向水域的无人机遥感多光谱图像拼接方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，接收图像数据，并合成多波段图像；同时获取多波段图像对应的经纬度POS信息，并剔除经纬高数据异常值；第二步，根据第一步中对应的经纬度POS信息进行图像的几何校正预处理，得到校正图像；第三步，基于图像对应的经纬度POS信息和偏航角信息，计算地理坐标投影信息，并对第二步中的校正图像添加地理坐标投影信息；第四步，按照拼接策略选取无人机图像序列，根据第三步中的地理坐标投影信息，进行图像的粗配准，得到平移变换矩阵和两幅配准图像；粗配准的过程如下：在拼接的前几轮使用帧到帧拼接策略，后续选择拼接图到拼接图的拼接策略以完成图像的拼接；获取同一航线上相邻的图像和图像，图像左上角的地理坐标分别为和，以图像为基准，求得图像相对于图像的偏移量；所述偏移量的计算公式如下： （15）根据偏移量，将几何校正后的图像和图像分别绕和旋转度至航线方向，图像中的任一点在图像中的图像坐标的计算公式如下： （16）其中，表示平移变化矩阵；配准图像的仿射矩阵参数的左上角像元地理坐标的计算公式如下： （17）；配准图像的地面分辨率和均保持不变；第五步，根据第四步中的配准图像，利用计算机图形学知识，计算出重叠区域位置，并抠取重叠区域图像，得到待拼接图像；第六步，利用主成分分析法PCA对第五步中的待拼接图像提取第一主成分图像，并对第一主成分图像构建尺度不变特征模型SIFT，以获取第一主成分图像的特征点；第七步，判断第六步中的特征点数量，若数量少于N个，将第四步中的平移变换矩阵作为后期的单应性变化矩阵；否则采用查询索引KD树方式，建立一对多假设匹配集，并以空间距离作为第六步中特征点的相似性评估指标，筛选出符合要求的匹配点；并使用距离直方图约束全局相似属性来剔除误匹配点对，计算单应性变换矩阵；第八步，对第四步中的两幅配准图像构建基于拉普拉斯Laplacian金字塔的多分辨率融合模型，并结合第七步中的单应性变换矩阵，对第四步中的两幅配准图像进行融合，实现无人机遥感多光谱图像的拼接；之后返回第四步，直到完成所有序列图像的拼接后退出。

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