国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

基于虛擬成像原理的組合相機(jī)視場(chǎng)拼接與波段配準(zhǔn)方法

2024-09-19 00:00:00馮笑宇李雷鐘聯(lián)宇陳江蘇顧杭
無線電工程 2024年6期

摘 要:針對(duì)寬幅組合相機(jī)在交會(huì)角過小、平差精度不穩(wěn)定等方面的挑戰(zhàn),以及多光譜組合相機(jī)面臨的波段配準(zhǔn)技術(shù)難題,深入探討了虛擬成像原理在擴(kuò)大視場(chǎng)角和提升波譜分辨率方面的實(shí)現(xiàn)途徑。通過分析和優(yōu)化組合相機(jī)各物理相機(jī)間固有的幾何關(guān)系,將多臺(tái)物理相機(jī)的位置和姿態(tài)關(guān)系視為剛體連接。通過測(cè)量不同相機(jī)拍攝的影像間的同名像點(diǎn),解算相機(jī)間的幾何變換關(guān)系并重投影至虛擬成像面,最終實(shí)現(xiàn)了各物理相機(jī)所獲取的獨(dú)立圖像的高效且精確的影像融合,融合的圖像符合單中心投影規(guī)律。通過優(yōu)化,擴(kuò)展了寬幅組合相機(jī)的航攝范圍,提高了多光譜組合相機(jī)的光譜分辨率,尤其在處理無紋理區(qū)域和地形起伏場(chǎng)景時(shí)展現(xiàn)出卓越的適應(yīng)性和精確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,對(duì)于寬幅組合相機(jī),該方法的影像拼接精度達(dá)到0. 31 pixel;對(duì)于多光譜組合相機(jī),波段配準(zhǔn)精度達(dá)到0. 25 pixel。證明了虛擬成像技術(shù)能夠顯著提升組合相機(jī)數(shù)據(jù)的處理性能和效率,且與現(xiàn)有攝影測(cè)量處理軟件系統(tǒng)完全兼容,拓寬了組合相機(jī)數(shù)據(jù)在航空攝影測(cè)量領(lǐng)域的應(yīng)用范圍,為地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用提供了新視角。

關(guān)鍵詞:虛擬成像;波段配準(zhǔn);寬幅相機(jī);多光譜相機(jī);多拼相機(jī);組合相機(jī)

中圖分類號(hào):TP391. 41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

文章編號(hào):1003-3106(2024)06-1576-08

0 引言

直升機(jī)、無人機(jī)等低空攝影平臺(tái)作為航空航天攝影測(cè)量的重要補(bǔ)充手段,廣泛應(yīng)用于抗災(zāi)救援[1]、國(guó)土監(jiān)察[2]、林業(yè)調(diào)查[3]以及大比例尺地形圖測(cè)繪[4]等多個(gè)領(lǐng)域,在中小范圍航空攝影測(cè)量作業(yè)中發(fā)揮了巨大的作用。面對(duì)不斷增長(zhǎng)的地理信息需求,這些攝影平臺(tái)需要在有限的飛行時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)盡可能廣的地面覆蓋率且盡可能高的分辨率。

在復(fù)雜多變的應(yīng)用背景下,單一相機(jī)往往受限于其傳感器幅面和鏡頭的限制難以滿足不同領(lǐng)域?qū)Ω叻直媛屎蛯捯暯怯跋竦男枨?,因此寬幅組合相機(jī)[5]和多光譜組合相機(jī)[6]變得尤為重要。一方面,寬幅組合相機(jī)在城市規(guī)劃、交通監(jiān)控等領(lǐng)域扮演著關(guān)鍵角色。通過將多臺(tái)數(shù)碼單鏡頭反光相機(jī)(Digital Single Lens Reflex Camera,DSLRC)的影像組合在一起,可以顯著增加視場(chǎng)角和覆蓋地面范圍,為城市的發(fā)展和管理提供詳細(xì)的視角[7]。另一方面,多光譜組合相機(jī)則在農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)、環(huán)境評(píng)估中發(fā)揮著不可或缺的作用[8]。它能夠捕捉不同光譜范圍內(nèi)的數(shù)據(jù),提供有關(guān)地面狀況的更多細(xì)節(jié),以支持精確的農(nóng)業(yè)管理和生態(tài)保護(hù)。

然而,由寬幅組合相機(jī)和多光譜組合相機(jī)在不同條件下獲得的多幅獨(dú)立影像在視角、光譜特性和覆蓋范圍上各有差異,給攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理帶來了不小的難度,因此,當(dāng)前的挑戰(zhàn)在于如何高效地整合這些影像?,F(xiàn)有攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理軟件在處理面陣傳感器影像時(shí),通常基于小孔成像模型[9]對(duì)相機(jī)的成像過程進(jìn)行建模,以共線條件方程為基本數(shù)學(xué)模型。如果將上述2 類組合相機(jī)在同時(shí)曝光時(shí)獲取的多幅圖像看作是相互獨(dú)立的,直接采用現(xiàn)有的攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理軟件進(jìn)行處理,常常面臨諸多挑戰(zhàn),如交會(huì)角過小、未知數(shù)相關(guān)性強(qiáng)以及平差結(jié)果精度不穩(wěn)定等[10]。

當(dāng)前,基于單中心投影[11]理論研究的攝影測(cè)量數(shù)據(jù)處理技術(shù)日趨成熟,并在行業(yè)內(nèi)已得到廣泛應(yīng)用。在這樣的背景下,為了實(shí)現(xiàn)成本效益和實(shí)用性的最優(yōu)化,針對(duì)寬幅和多光譜組合相機(jī)中的特定問題,基于現(xiàn)有的處理軟件對(duì)現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行細(xì)致優(yōu)化來提高數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值,而非開發(fā)新理論或軟件。根據(jù)虛擬成像原理,深入分析了組合相機(jī)成像時(shí)各物理相機(jī)間的固有幾何關(guān)系;優(yōu)化了將相互獨(dú)立的幾幅圖像合成為一幅符合單中心投影規(guī)律的新圖像的過程。采用該優(yōu)化方法能夠擴(kuò)大寬幅組合相機(jī)的航攝范圍,提高多光譜組合相機(jī)的光譜分辨率,同時(shí)使得這些組合相機(jī)能夠適用于現(xiàn)有的攝影測(cè)量處理技術(shù)和軟件。在實(shí)際應(yīng)用中,這一優(yōu)化方法在處理寬視角組合相機(jī)的影像時(shí)被稱為“相機(jī)拼接”[12-14],而在處理多光譜相機(jī)的影像時(shí)則被稱為“波段配準(zhǔn)”[15],以上方式旨在提升寬幅和多光譜組合相機(jī)在多樣化地理信息應(yīng)用中的效能和效率。

1 虛擬成像原理

1. 1 組合相機(jī)工作原理

當(dāng)組合相機(jī)中的各物理相機(jī)曝光嚴(yán)格同步時(shí),飛行平臺(tái)對(duì)組合相機(jī)的影響是可以忽略的,因此相機(jī)之間的幾何關(guān)系可以看作是恒定的。組合相機(jī)工作原理示意如圖1 所示。

在圖1(a)中,左視、下視和右視相機(jī)相互靠近,盡可能減少投影中心間的距離,右視相機(jī)放置在左側(cè),鏡頭向右傾斜,左視相機(jī)放置在右側(cè),鏡頭向左傾斜,傾斜角度對(duì)稱,大小根據(jù)左右相機(jī)的地面度進(jìn)行設(shè)置。圖1 (b)展示了多光譜組合相機(jī)的成像原理,每臺(tái)物理相機(jī)的鏡頭指向近似平行,對(duì)地面范圍相同區(qū)域成像,獲取各自濾光片對(duì)應(yīng)的譜段數(shù)據(jù)。

1. 2 虛擬成像模型

無論是用于擴(kuò)大視場(chǎng)角的寬幅組合相機(jī),還是旨在提高波譜分辨率的多光譜組合相機(jī),它們的基本工作原理是相同的。每臺(tái)物理相機(jī)自身是一個(gè)完整的DSLRC 系統(tǒng),擁有獨(dú)立的光學(xué)路徑和成像傳感器。所提到的成像傳感器,通常是互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體(Complementary Metal-Oxide Semiconductor,CMOS)或電荷耦合器件(Charge-Coupled Device,CCD)。在討論組合相機(jī)的幾何關(guān)系時(shí),重要的是考慮各物理相機(jī)的攝影中心和攝影方向。每臺(tái)物理相機(jī),例如第i 臺(tái),具有攝影中心Si 和像主點(diǎn)oi,后者是攝影方向與影像成像平面的交點(diǎn)。相機(jī)i 的像平面坐標(biāo)系oi -xi yi 中,xi 軸方向通常與航向方向一致。建立像空間坐標(biāo)系Si -xi yi zi 時(shí),以物理相機(jī)投影中心Si 為坐標(biāo)原點(diǎn),相機(jī)主光軸Si oi 為坐標(biāo)系的zi軸,同時(shí)確保其xi、yi 軸分別平行于像平面坐標(biāo)系的xi、yi 軸。對(duì)于組合相機(jī)系統(tǒng),以虛擬投影中心S 在空間中的位置為坐標(biāo)原點(diǎn),以鉛垂線方向?yàn)椋?軸,取航線方向?yàn)椋?軸,按照右手系規(guī)則建立虛擬像空間輔助坐標(biāo)系S-XYZ。取地面一點(diǎn)A 為原點(diǎn),坐標(biāo)軸與虛擬像空間輔助坐標(biāo)系坐標(biāo)軸平行,建立地面攝影測(cè)量坐標(biāo)系A-Xp Yp Zp。此外,考慮一個(gè)投影中心位于S 的虛擬理想水平像片,建立其虛擬像空間坐標(biāo)系S-xyz,其中主光軸So 為坐標(biāo)系z 軸。相應(yīng)的虛擬水平像片的像平面坐標(biāo)系表示為o-xy。這些空間關(guān)系和坐標(biāo)系統(tǒng)如圖2 所示。

設(shè)地物點(diǎn)M,其在第i 臺(tái)物理相機(jī)所攝影像上的像點(diǎn)記作mi。相機(jī)i 攝影時(shí),其攝影中心Si、地物點(diǎn)M 和其構(gòu)像點(diǎn)mi 滿足共線條件方差:

式中:(XM YM ZM) T 為地物點(diǎn)M 在地面攝影測(cè)量坐標(biāo)系A-Xp Yp Zp 下的坐標(biāo),λi 為物理相機(jī)i 上的攝影比例尺分母,Ri 為相機(jī)i 成像光束姿態(tài)方向余弦構(gòu)成的旋轉(zhuǎn)矩陣,(xi yi zi) T 為相機(jī)i 上的構(gòu)象mi 在像空間坐標(biāo)系Si -xi yi zi 下的坐標(biāo),(XSi YSi ZSi) T 為相機(jī)i 投影中心在攝影測(cè)量坐標(biāo)系A-Xp Yp Zp 下的坐標(biāo)。

同理,設(shè)地物點(diǎn)M 在理想像片上的構(gòu)像為m0 ,其在虛擬像空間坐標(biāo)系S-xyz 下的坐標(biāo)為(x0 y0 z0 ),且滿足:

式中:λ0 為虛擬相機(jī)的攝影比例尺分母,R0 為虛擬相機(jī)姿態(tài)參數(shù)構(gòu)成的旋轉(zhuǎn)矩陣,(x0 y0 z0) T 為虛擬相機(jī)上的構(gòu)象m0 在像空間坐標(biāo)系S-xyz 下的坐標(biāo),(XS0 YS0 ZS0) T 為虛擬相機(jī)投影中心在攝影測(cè)量坐標(biāo)系A-Xp Yp Zp 下的坐標(biāo)。

聯(lián)立式(1)和式(2)可以發(fā)現(xiàn),mi 與m0 之間存在式(3)所示的變換關(guān)系———虛擬攝影作業(yè)公式:

式中:fi 與f0 分別為物理相機(jī)和虛擬相機(jī)的主距,Hi為投影中心Si 與地物點(diǎn)M 之間的距離,即深度;R-1i為姿態(tài)方向余弦構(gòu)成的旋轉(zhuǎn)矩陣,i 取值為0 時(shí)對(duì)應(yīng)虛擬相機(jī)。

結(jié)合組合相機(jī)成像特點(diǎn),進(jìn)一步分析式(3)可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)虛擬相機(jī)以理想水平姿態(tài)對(duì)地成像時(shí),R0 = E,Ri 為物理相機(jī)i 成像光束相對(duì)于理想相機(jī)的姿態(tài),虛擬攝影成像誤差由(XS0 - XSi YS0 - YSi ZS0 -ZSi) T / Hi 決定,當(dāng)虛擬相機(jī)投影中心與物理相機(jī)投影中心重合時(shí),誤差項(xiàng)分子為0,此時(shí)虛擬相機(jī)與物理相機(jī)間的幾何變換關(guān)系是嚴(yán)密的。然而,組合相機(jī)的物理結(jié)構(gòu)決定了虛擬相機(jī)無法同時(shí)與各個(gè)物理相機(jī)的投影中心重合,因此虛擬攝影過程不可避免地引入誤差:

式中:H0 為虛擬成像投影面平均高程,ΔH 為地物點(diǎn)與投影水平面間的高差,(Δx Δy Δz) T 為地形起伏引起的投影誤差。一般情況下,投影中心間距離為厘米級(jí),航空飛行平臺(tái)的攝影距離通常為數(shù)百米,誤差項(xiàng)數(shù)值較小,可忽略其影響。

2 實(shí)驗(yàn)及分析

本節(jié)通過一系列實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證虛擬成像原理在寬幅組合相機(jī)圖像拼接以及多光譜組合相機(jī)波段配準(zhǔn)中的有效性[16]。為了展示虛擬成像技術(shù)在處理不同攝影平臺(tái)和條件下獲取的圖像數(shù)據(jù)時(shí)的適應(yīng)能力和精度,并證明理論的可行性和實(shí)用性,實(shí)驗(yàn)選取了2 種不同類型的相機(jī):徠卡ContentMapper 寬幅組合相機(jī)和長(zhǎng)光禹辰MS600 多光譜組合相機(jī)作為實(shí)驗(yàn)的主要設(shè)備。

詳細(xì)的技術(shù)參數(shù)和外觀特征為實(shí)驗(yàn)提供了必要的技術(shù)背景,是理解實(shí)驗(yàn)結(jié)果的關(guān)鍵因素。2 種相機(jī)的外觀及其基本參數(shù)分別如表1 和表2 所示。

表1 列出了徠卡ContentMapper 組合相機(jī)中3 臺(tái)獨(dú)立物理相機(jī)的基本參數(shù),下視相機(jī)與左、右2 臺(tái)側(cè)視相機(jī)相比,主距短,視場(chǎng)角大,由于其攝影距離較側(cè)視相機(jī)更近,因此成像時(shí)3 臺(tái)物理相機(jī)間的空間分辨率差異較小,對(duì)于虛擬拼接是有利的。

表2 列出了長(zhǎng)光禹辰6 波段多光譜組合相機(jī)的基本參數(shù),每臺(tái)物理相機(jī)除濾光片不同外,其他參數(shù)均相同,安裝角度近似相互平行,拍攝范圍基本一致。

2. 1 寬幅組合相機(jī)實(shí)驗(yàn)與分析

徠卡ContentMapper 寬幅組合相機(jī)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)位于城區(qū),相對(duì)地面飛行高度約為2 700 m,影像空間分辨率約為0. 09 m,影像紋理豐富、對(duì)比度適中,無明顯模糊。在成像時(shí),3 臺(tái)物理相機(jī)分別對(duì)地面不同區(qū)域進(jìn)行攝影,側(cè)視相機(jī)與下視相機(jī)視場(chǎng)角之間的重疊度約為0. 6°,處于重疊區(qū)的地物會(huì)同時(shí)在側(cè)視相機(jī)和下視相機(jī)上成像。首先利用影像匹配算法在重疊區(qū)內(nèi)量取一組空間分布盡可能均勻的同名像點(diǎn),如圖3 所示,圖中紅色十字絲代表同名像點(diǎn)在影像中的位置。

然后將同名像點(diǎn)坐標(biāo)視作觀測(cè)值,利用最小二乘方法解算式(3)對(duì)應(yīng)的未知數(shù),建立3 臺(tái)相機(jī)之間的剛體變換關(guān)系。接著將虛擬相機(jī)成像傳感器幅面設(shè)置為191. 76 mm×40. 00 mm,并通過虛擬成像重投影變換[17]和灰度重采樣過程,生成一整幅寬視角影像,結(jié)果如圖4 所示。

圖4 所示影像寬51 000 pixel,高10 640 pixel,與表1 所示物理相機(jī)幅面相比,虛擬寬幅影像合成了左視、下視以及右視3 臺(tái)相機(jī)拍攝的影像,顯著增大了虛擬相機(jī)的視場(chǎng)角。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證相機(jī)重疊區(qū)拼接縫兩側(cè)地物的對(duì)齊精度,實(shí)驗(yàn)臨時(shí)關(guān)閉了虛擬成像過程中的色彩均衡算法和羽化過度算法。這樣做可以保留拼接縫,便于觀察地物幾何錯(cuò)位,這種幾何錯(cuò)位在圖5 中有所展示。

圖5 為拼接縫兩側(cè)放大2 倍后的結(jié)果,沿拼接縫兩側(cè)線狀地物對(duì)齊良好,無明顯錯(cuò)位。為了定量評(píng)價(jià)3 臺(tái)相機(jī)重地區(qū)拼接精度,實(shí)驗(yàn)在求得式(3)中的未知數(shù)后,將左、右2 臺(tái)相機(jī)上的像點(diǎn)坐標(biāo)變換至下視相機(jī),并與同名像點(diǎn)在下視相機(jī)上的坐標(biāo)求差,其中誤差為1. 19 μm,約為0. 31 pixel(1. 19 / 3. 76≈0. 31),該值可作為拼接精度的定量評(píng)價(jià)指標(biāo)。

2. 2 多光譜組合相機(jī)實(shí)驗(yàn)與分析

在本節(jié)中,第一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取高大建筑區(qū),用于本文方法對(duì)場(chǎng)景深度變化的適應(yīng)能力;第二組數(shù)據(jù)為無紋理及乏紋理區(qū),用于檢驗(yàn)將組合相機(jī)幾何關(guān)系視作剛體的合理性;第三組紋理豐富,用于定量評(píng)價(jià)本文方法的精度。

2. 2. 1 場(chǎng)景深度變化時(shí)的驗(yàn)證與分析

實(shí)驗(yàn)采用多旋翼無人機(jī)搭載多光譜組合相機(jī)進(jìn)行飛行,相對(duì)地面飛行高度為100 m,同時(shí)觀察的樓房高度約為20 m。為了展示波段配準(zhǔn)的效果,比較了配準(zhǔn)前后的影像,對(duì)比效果如圖6 所示。

從圖6(a)可以看出,配準(zhǔn)前將各物理相機(jī)拍攝的波段直接疊加,存在明顯的幾何錯(cuò)位;而采用本文方法配準(zhǔn)后,整體目視效果良好。從圖6(c)的局部放大圖來看,地面停車場(chǎng)中車位邊線及屋頂均嚴(yán)格配準(zhǔn),無錯(cuò)位現(xiàn)象,說明忽略式(4)所示誤差項(xiàng)是可行的。

2. 2. 2 乏紋理及無紋理區(qū)的驗(yàn)證與分析

當(dāng)用組合相機(jī)拍攝大面積河流、湖泊、沙漠和草原等無紋理或乏紋理地區(qū)時(shí),可利用相同航高獲取的一組紋理豐富的圖像,計(jì)算式(3)所需參數(shù),進(jìn)而處理無紋理區(qū)圖像。實(shí)驗(yàn)選取一個(gè)水面面積較大的區(qū)域進(jìn)行觀測(cè),其中相對(duì)水面的航高約50 m。為了展示不同條件下的配準(zhǔn)效果,特別關(guān)注了部分落水和完全落水2 種情況。這2 種情況下的配準(zhǔn)效果分別如圖7 和圖8 所示。

從圖7 和圖8 可以看出,地面和水面均嚴(yán)密配準(zhǔn),特別是當(dāng)影像全部落水時(shí),波段之間仍然配準(zhǔn)嚴(yán)密,這說明將組合相機(jī)的幾何變換關(guān)系視作剛體,相同飛行條件使用同一套變換參數(shù)是合理的。

2. 2. 3 精度驗(yàn)證與分析

為定量評(píng)價(jià)本文方法的幾何精度,實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步選取一幅已配準(zhǔn)影像,取該影像的第四、第五波段,利用最小二乘匹配方法[18]提取波段間同名像點(diǎn),并將像點(diǎn)在2 個(gè)波段上的坐標(biāo)之差作為評(píng)價(jià)波段間配準(zhǔn)精度[19-21]的指標(biāo)。

波段4 與波段5 之間的同名像點(diǎn)(經(jīng)統(tǒng)計(jì)共計(jì)212 對(duì)同名像點(diǎn))基本覆蓋了整幅影像,這些點(diǎn)不僅分布在地面上,也位于房頂和樹冠上。這種廣泛的分布可用于評(píng)估不同深度地物的配準(zhǔn)精度。同名像點(diǎn)的分布如圖9 所示,而2 個(gè)波段間同名像點(diǎn)的坐標(biāo)差值,作為評(píng)價(jià)配準(zhǔn)精度的部分結(jié)果,如表3 所示。

從表3 可以看出,2 個(gè)波段間在列和行方向的配準(zhǔn)誤差分別為0. 16 pixel 和0. 19 pixel,平面配準(zhǔn)誤差為0. 25 pixel,滿足遙感領(lǐng)域中對(duì)影像配準(zhǔn)精度一般不低于0. 3 pixel 的要求。

3 結(jié)束語

基于通道分離型組合相機(jī)成像原理,深入探討了虛擬成像技術(shù)在擴(kuò)展寬幅組合相機(jī)視場(chǎng)角及實(shí)現(xiàn)多光譜組合相機(jī)波段精確配準(zhǔn)方面的應(yīng)用。將多臺(tái)物理相機(jī)的相對(duì)位置和姿態(tài)關(guān)系視為剛體連接,通過精確測(cè)量不同相機(jī)捕捉的同名像點(diǎn),計(jì)算相機(jī)間的幾何變換關(guān)系,成功將各個(gè)相機(jī)拍攝的圖像集有效地融合為一幅符合單中心投影規(guī)律的新圖像。核心工作在于優(yōu)化各物理相機(jī)的固有幾何關(guān)系,特別是在航空攝影中,通過忽略地形起伏引入的誤差,簡(jiǎn)化了平差模型,顯著提升了圖像融合的處理效率,在處理無紋理區(qū)域或復(fù)雜地形時(shí)顯示出高適應(yīng)性和精確度,擴(kuò)展了寬幅組合相機(jī)在中小范圍航攝中的應(yīng)用范圍和提高了多光譜組合相機(jī)的光譜分辨率。

此外,基于虛擬成像原理的組合相機(jī)視場(chǎng)拼接與波段配準(zhǔn)后生成的單中心投影虛擬影像,完全兼容現(xiàn)有攝影測(cè)量處理軟件系統(tǒng)。這一成果在理論上具有精確性,在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出高效性,解決了寬幅組合相機(jī)的拼接難題和多光譜相機(jī)的波段配準(zhǔn)問題,為航空攝影測(cè)量領(lǐng)域提供了新視角和實(shí)用解決方案。該技術(shù)不僅提高了數(shù)據(jù)處理的效率和精度,也為地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用開辟了新途徑。

然而,在特殊場(chǎng)景,尤其是處理各物理相機(jī)曝光不同步的問題時(shí)仍面臨挑戰(zhàn)。在物理相機(jī)攝影中心間距較大時(shí),虛擬成像方法難以解決寬幅組合相機(jī)的拼接和多光譜組合相機(jī)的配準(zhǔn)問題。未來將探索更高效的同步曝光技術(shù)和改進(jìn)的影像融合算法[22],以確保在各種條件下都能獲得高質(zhì)量影像數(shù)據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1] 葛小三,陳曦,趙文智,等. 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的建筑物損毀檢測(cè)[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào),2022,51(2):238-247.

[2] 韓杰,王爭(zhēng). 無人機(jī)遙感國(guó)土資源快速監(jiān)察系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 測(cè)繪通報(bào),2008(2):4-6.

[3] 吳培強(qiáng),任廣波,張程飛,等. 無人機(jī)多光譜和LiDAR的紅樹林精細(xì)識(shí)別與生物量估算[J]. 遙感學(xué)報(bào),2022,26(6):1169-1181.

[4] 薛武,張永生,王濤,等. 無人直升機(jī)面陣影像高精度對(duì)地定位[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2019,44(2):246-253.

[5] 劉宇,熊恒斌,文義紅,等. GPU 支持的寬幅遙感影像RPC 校正并行處理[J]. 無線電工程,2021,51 (8):699-704.

[6] 范鑫,胡昌苗,霍連志. 耦合多源地理數(shù)據(jù)的多分辨率遙感影像場(chǎng)景分類方法研究[J]. 無線電工程,2021,51(12):1449-1460.

[7] 孫佳敏,宋慧慧. 基于DWT 和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜多光譜圖像融合[J]. 無線電工程,2021,51 (12 ):1434-1441.

[8] JHAN J P,RAU J Y,HAALA N. Robust and AdaptiveBandtoBand Image Transform of UAS Miniature Multilens Multispectral Camera [J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,2018,137:47-60.

[9] 張杰,范生宏,劉昌儒,等. 空間后方交會(huì)精度分析及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證[J]. 無線電工程,2015,45(12):59-63.

[10] 徐斌,李英成,劉曉龍,等. 附加約束條件的光束法區(qū)域網(wǎng)平差在四拼數(shù)碼航空相機(jī)平臺(tái)檢校中的應(yīng)用[J]. 測(cè)繪學(xué)報(bào),2014,43(1):66-73.

[11] 高燕,夏霏. 視覺信息位姿估計(jì)在火箭起飛漂移量中的應(yīng)用[J]. 無線電工程,2021,51(4):302-307.

[12] TANG L,D?RSTEL C,JACOBSEN K,et al. GeometricAccuracy Potential of the Digital Modular Camera[J]. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing,2000,33:1051-1057.

[13] 林宗堅(jiān),蘇國(guó)中,支曉棟. 無人機(jī)雙拼相機(jī)低空航測(cè)系統(tǒng)[J]. 地理空間信息,2010,8(4):1-3.

[14] 于君娜,王士成,梁碩. 基于POS 系統(tǒng)和SIFT 特征的無人機(jī)遙感影像拼接方法[J]. 無線電工程,2019,49(10):875-879.

[15] 李健,劉先林,劉鳳德,等. SWDC-4 大面陣數(shù)碼航空相機(jī)拼接模型與立體測(cè)圖精度分析[J]. 測(cè)繪科學(xué),2008(2):104-106.

[16] JHAN J P,RAU J Y,HUANG C Y. BandtoBand Registration and Orthorectification of Multilens/ MultispectralImagery:A Case Study of MiniMCA12 Acquired by aFixedwing UAS [J]. ISPRS Journal of Photogrammetryand Remote Sensing,2016,114:66-77.

[17] 黃鴻柳,譚果,蔣林利,等. 基于雷達(dá)傳感器和改進(jìn)深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)方法[J]. 無線電工程,2023,53(9):2143-2150.

[18] 耿傲婷,李遲生. 一種基于粒子群的多站測(cè)向交叉定位改進(jìn)算法[J]. 無線電工程,2023,53(9):2012-2018.

[19] 魏泓安,單小軍,鄭柯,等. 基于深度學(xué)習(xí)的SAR 與光學(xué)影像配準(zhǔn)方法綜述[J]. 無線電工程,2021,51(12):1363-1372.

[20] 宋梟,朱家明,王瑩. 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)可變形醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)[J]. 無線電工程,2021,51 (9 ):999-1006.

[21] 楊毅,李大成,于杰,等. 基于迭代更新的SIFT 遙感圖像配準(zhǔn)算法[J]. 無線電工程,2023,53(2):401-409.

[22] 常學(xué)立,郭鑫軼,嚴(yán)盟. 基于Pansharp 模型色彩高保真優(yōu)化的高分遙感影像融合方法[J]. 無線電工程,2021,51(12):1382-1388.

作者簡(jiǎn)介

馮笑宇 男,(1992—),碩士,工程師。主要研究方向:航電系統(tǒng)、導(dǎo)航。

李 雷 男,(1985—),碩士,高級(jí)工程師。主要研究方向:航電武器任務(wù)系統(tǒng)。

鐘聯(lián)宇 男,(1968—),碩士,正高級(jí)工程師。主要研究方向:航電、衛(wèi)星導(dǎo)航、火控和通信。

陳江蘇 男,(1984—),碩士,高級(jí)工程師。主要研究方向:航電系統(tǒng)、導(dǎo)航、座艙顯示。

顧 杭 男,(1971—),碩士,正高級(jí)工程師。主要研究方向:航電任務(wù)系統(tǒng)、通信。

基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(6181373)

个旧市| 根河市| 大方县| 汉川市| 苍山县| 宁南县| 龙州县| 大港区| 阳山县| 裕民县| 合山市| 宝应县| 新乐市| 连平县| 怀来县| 寿光市| 武鸣县| 独山县| 山东| 门头沟区| 屯门区| 隆昌县| 舞钢市| 苏尼特左旗| 明溪县| 新建县| 高邑县| 巴南区| 亳州市| 红原县| 白城市| 临武县| 策勒县| 宜章县| 区。| 余姚市| 峨边| 濉溪县| 安龙县| 惠来县| 临颍县|